基于BP神经网络的烘烤变黄期烟叶含水量预测

作者：张广普; 李峥; 黄广华; 徐志强^*; 钟永健; 赵程虹

来源：天津农业科学, 2021, 27(10): 62-73.

• 烤烟
• 变黄期
• BP神经网络
• 颜色参数
• 叶片含水量
• 预测模型

量化研究烘烤变黄期烟叶颜色变化,实现烘烤变黄期叶片含水量的无损检测。利用色差仪检测‘K326’中部叶不同变黄温度(烤前32,34,36,38,40,42℃)下的叶片颜色参数(L*、a*、b*、C、H°),通过因子分析法对作为输入变量的颜色参数进行筛选,分别构建不同温度点的叶片含水量预测模型。网络模型训练结果表明:各温度点叶片含水量预测模型的模拟值与目标值的回归系数均达到显著水平或极显著水平,各网络模型预测误差在0～2.0范围内的样本占比达到88%以上,预测误差在0～3.0范围内的样本占比均达到95%以上。构建的不同变黄温度叶片含水量预测模型具有较高的准确性,在烘烤变黄期可利用BP神经网络基于烟叶颜色参数进行叶片含水量的快速无损估测。

• 单位
  浙江中烟工业有限责任公司