基于BP神经网络建立初烤烟叶主流烟气中氢氰酸释放量的预测模型

作者：许永; 李超; 杨乾栩; 秦云华; 刘巍; 吴亿勤; 缪明明; 张涛

来源：云南农业大学学报：自然科学版, 2018, 33(01): 72-78.

• 烤烟
• 常规化学成分
• 主流烟气
• 氢氰酸
• BP神经网络
• 预测模型

【目的】建立准确、环境友好的氢氰酸释放量预测方法,以减少检测过程中氢氰酸对人体的危害。【方法】测定了182份初烤烟叶样品的主流烟气氢氰酸释放量和25种烟叶化学成分,采用BP神经网络,以卷烟常规化学成分烟丝水分、氯、丙二酸、挥发酸、钾、总氮作为神经网络的输入,主流烟气中氢氰酸作为输出,建立初烤烟叶主流烟气中氢氰酸释放量的预测模型。【结果】利用所建模型对28个样品进行外部验证,模型平均预测相对偏差为7.88%,大部分样品的预测相对偏差在10%以内。【结论】该预测模型预测精度良好,对于初烤烟叶具有广泛的适用性。

• 单位
  云南中烟工业有限责任公司技术中心