基于神经网络红枣红外辐射干燥预测模型建立.pdf

红枣红外辐射干燥预测模型是基于神经网络的一种数据建模技术，用于解决红枣在红外辐射干燥过程中含水率变化的预测问题。传统的干燥方式由于能耗高、品质下降和环境污染等问题，已不再适应现代干燥技术的需求。红外辐射干燥技术因其高效、清洁和能保持高品质的特点而受到青睐。 针对红枣红外辐射干燥过程中含水率的非线性和时变性，研究者利用MatLab神经网络工具箱构建了一个预测模型。该模型基于实际的红枣红外辐射干燥特性试验数据，采用BP（Back Propagation）神经网络算法，能够快速准确地描述含水率的变化规律。BP神经网络是一种常见的多层前馈网络，通过反向传播误差进行权重调整，以提高预测精度。 实验部分包括选取新疆若羌红枣作为试验材料，设计并使用红外辐射干燥箱进行试验，每小时测量一次红枣的质量并记录含水率。通过对不同辐射温度和距离的实验，收集到的数据用于训练和验证神经网络模型。例如，图2和图3展示了不同条件下的物料温度与干基含水率，以及辐射距离与干基含水率之间的干燥特性曲线。 通过对比实测值与模型预测值，研究发现神经网络模型的预测误差较小，表明模型能有效地实现在线预测，具有良好的预测效果。这为红枣干燥过程的控制提供了理论依据，有助于优化干燥工艺，降低能耗，提高红枣干燥效率和产品质量。 总结来说，该研究利用神经网络技术建立了红枣红外辐射干燥的预测模型，解决了传统模型难以描述含水率变化规律的问题。这种基于数据驱动的方法在农业工程装备和食品干燥领域具有广阔的应用前景，可以为其他类似材料的干燥过程提供借鉴。同时，此研究也强调了MatLab神经网络工具箱在解决非线性问题中的实用性和有效性。