文献类型：期刊文章

作　　者：李自娟[1] 刘博[1] 高杨[1] 陈娇娇[1]

LI Zi-juan;LIU Bo;GAO Yang;CHEN Jiao-jiao(Zhangjiakou Cigarette Factory Co.,Ltd.,Zhangjiakou,Hebei 075000,China)

机构地区：[1]张家口卷烟厂有限责任公司,河北张家口075000

出　　处：《食品与机械》

年　　份：2020

卷　　号：36

期　　号：10

起止页码：190-195

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以卷烟制丝环节的松散回潮工序、加料回潮工序、热风润叶工序以及制丝全线为研究对象,利用人工神经网络及多元回归建模方法,考察不同建模方法对各工序水分预测精度的影响,并对其进行运行测试。结果表明:松散回潮工序水分预测选择多元回归方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.24%;加料回潮工序水分预测选择人工神经网络方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.20%;热风润叶工序水分预测选择人工神经网络方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.10%;制丝全线水分预测选择人工神经网络方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.05%;模型运算系统基于C#语言开发,使用SQLSERVER数据库存储数据;开发的模型运算系统具有很强的数据分析能力和生产预测能力,可用于卷烟制丝环节各关键工序的水分预测。

关 键 词：卷烟 制丝环节  多元回归模型 人工神经网络模型

分 类 号：TS452]