基于改进MSVR的鲜食葡萄运输过程中环境因子与感官品质建模

摘要：

挖掘运输过程中环境因子和生鲜果蔬感官品质之间的关系,实现基于环境因子的感官品质评估和预测,对于保持生鲜果蔬物流品质具有重要意义.该研究以鲜食葡萄为研究对象,通过对实际运输过程的跟踪监测,在实验室开展了鲜食葡萄运输模拟试验和感官试验,构建了鲜食葡萄运输感官品质数据集.在建模方法层面,该研究提出了一种基于多输出支持向量回归(Multiple Output Support Vector Regression,MSVR)模型的运输环境因子(温度、相对湿度)与感官品质(外观、香气、质地和风味品质)的预测模型,并利用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对模型进行优化(PSOGA-MSVR).结果表明,PSOGA联合优化算法有效提高了MSVR模型的调参效率,且在常温运输、保冷运输和冷链运输3种不同的运输模式下,PSOGA-MSVR模型的预测效果均更优,决定系数R2高于0.985且各项误差指标低于其他模型;研究结果可为运输过程中合理调控环境因子,减缓生鲜水果感官品质的下降提供参考.

关键词：模型、温度、相对湿度、鲜食葡萄、感官品质、多支持向量回归、遗传算法、粒子群算法

所属期刊栏目：38

分类号：S2(农业工程)

资助基金：现代农业产业技术体系CARS-29

在线出版日期：2023-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：294-302