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基于ELM神经网络的果品冷链乙烯监测校准模型与验证

文献类型： 中文期刊

作者： 陈谦;杨涵;王宝刚;李文生;钱建平;孙雨潇

作者机构：

关键词： 果品;模型;冷链;乙烯监测校准;ELM神经网络;LoRa技术

期刊名称：农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2022 年 1 期

页码：

收录情况： EI（2022版） ; 北大核心（2020版） ; CSCD（2021-2022年度） ; 科技核心（2021版） ; 农林核心（2020版）

摘要： 冷链环境监测对于维持易腐果品品质安全至关重要,乙烯是关键监测要素之一.然而,现有果品冷链乙烯监测设备较少考虑与温湿度之间互作作用,影响监测精度和应用效果.该研究提出了一种基于ELM神经网络的乙烯监测校准模型并在多要素监测设备中验证.首先,以乙烯电化学传感器固有电压信号为基础,综合考虑温湿度变化影响,构建ELM神经网络乙烯监测校准模型,实现乙烯监测自适应校准;其次,以乙烯校准模型为核心,集成相关传感器、微控制器等模块,引入LoRa技术,开发果品冷链环境多要素监测设备;最后,以监测设备为载体,进行ELM模型离线测试和实际场景多要素监测性能验证.结果表明,该模型乙烯校准均方根误差达0.30μL/L,平均训练耗时0.0625 s,有效提高了动态环境下乙烯自适应监测性能;同时,该设备在冷链实际多要素环境中温度、相对湿度、乙烯浓度监测均方根误差达0.46℃,1.65％,1.11μL/L,可以满足果品冷链环境多要素监测精度需求.研究成果对于精准控制冷链环境、准确预测果品品质有指导意义.

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