文献类型：期刊文献

中文题名：基于BP神经网络的储粮就仓干燥通风时长预测模型

英文题名：A VENTILATION TIME PREDICTIVE MODEL BASED ON BP NEURAL NETWORKS FOR STORED GRAIN IN-BIN DRYING

作者：欧阳慧[1];刘景云[1];吴旭[1];焦华[1]

第一作者：欧阳慧

机构：[1]北京联合大学自动化学院

第一机构：北京联合大学城市轨道交通与物流学院

年份：2016

卷号：45

期号：1

起止页码：21-25

中文期刊名：粮食储藏

外文期刊名：Grain Storage

基金：北京联合大学新起点计划(ZK10201401)项目资助

语种：中文

中文关键词：BP神经网络;就仓干燥;通风时长;预测模型

外文关键词：BP neural network; In-bin drying; Ventilation time; Predictive model

摘要：基于储粮通风传热传质模型模拟数据,建立就仓干燥通风时长的BP神经网络预模型,并在MATLAB进行仿真模拟实验。结果表明,该模型能够用于就仓干燥通风时长预测,具有很好的应用价值。
A predictive model based on the BP neural network for ventilation time of the in-bin drying process is proposed and the test and training data is obtained from simulation of a heat and mass transfer model for stored grain ventilation.Simulation of the model is run with MATLAB.The results showed that the proposed model can be well used for stored grain in-bin drying ventilation time prediction.