10.13496/j.issn.1007-5119.2016.05.015
基于神经网络的烟丝填充值预测模型研究
填充值是烟丝的一项重要物理指标。在卷烟制丝生产中,叶组配方和工艺流程一般较为固定,所以制丝工艺参数对烟丝填充值的影响更为直接、突出,但工艺参数对填充值的影响为非线性的,难以根据工艺参数直接推算出烟丝填充值。针对此问题,选取了7个影响较大的工艺参数,采用 BP 神经网络对7个工艺参数和烟丝填充值间的数量关系进行了初步建模。通过BP神经网络设计和大数据量的训练后,该模型具备了通过工艺参数预测烟丝填充值的能力,预测结果的相对误差为4%左右,这为工艺参数和填充值之间的相互调整提供了理论依据和仿真方法。
BP神经网络、工艺参数、填充值
37
TS41+1(烟草工业)
2016-11-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
82-86