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摘要
为了实现切刀负载压力预测以及入土切割自动控制信号获取,结合正交试验和BP神经网络与回归分析分别建立了切刀负载压力的预测数学模型。结果表明:BP神经网络构建的切割负载压力数学模型准确拟合率达到了85.2%,而回归分析构建的切割负载压力模型准确拟合率只有33.3%;对构建的切刀负载压力BP神经网络模型在新的试验因素下得到的切割负载压力进行预测,得到的切割压力相对误差基本上在5%以内。由此说明,基于BP神经网络建立的切割负载压力与因素之间关系预测模型能更好地拟合数据,精度更高,且能够不断自动地生成新的知识库,减少实际试验次数,为甘蔗收获机切刀入土切割深度自动控制系统的设计开发奠定了基础。
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