BP 神經網絡在玉米干燥含水率預測中的研究

雷得超，付彥濤，金厚熙，李東洋，楊雨彤，句 金，任守華

（黑龍江八一農墾大學信息與電氣工程學院，黑龍江 大慶 163319）

中國是糧食生產大國，2020 年玉米產量為26066.5 萬t。如果玉米收獲后，未達到安全存儲水分要求，就會造成玉米發芽或者霉變等嚴重損失，這對糧食安全存儲形成挑戰[1]。 為保證糧食品質安全，需要將收獲后的玉米烘干使其含水量達到合格的存儲標準[2]。本研究從干燥理論上闡述適用于玉米干燥的數學模型，由于玉米干燥過程中復雜的非線性關系，本文構建了玉米干燥BP 神經網絡預測模型， 由于排糧電機轉速能夠影響玉米在烘干塔的時間， 該模型把排糧電機轉速作為模型輸出， 通過排糧電機轉速預測值與真實值作對比進行仿真預測。 仿真結果表明，該預測模型能夠有效預測排糧電機轉速，控制玉米在干燥塔內烘干時間預測出機玉米含水率。

1 玉米干燥機理分析

1.1 薄層干燥模型研究

薄層干燥數學模型是指烘干物料厚度在2cm以下， 通過烘干熱風進行干燥， 它描述了在一定風量、 風溫相對濕度條件下谷物含水率隨時間的變化關系[3]。 薄層干燥模型由美國學者W V Hukill 提出，該模型假設為糧食干燥過程中溫度不變， 糧食干燥速度（dm/dt）與糧食含水率高于平衡含水率差值成比例。 如公式1 所示：

為方便計算采用水分比表示干燥過程， 如公式如2 所示：

在薄層糧食干燥中使用最廣泛是Page 模型[4]，該模型在玉米干燥中使用廣泛， 有關學者研究出玉米干燥常數與玉米烘干影響因素的關系。 Page 模式如公式3、公式4 所示：

式中：x= 0.01579-0.01413Rh+0.0001746Ta， y=0.6545+0.07867Rh+0.002425Ta

式中k 為干燥常數，1/h；MR 為糧食水分比，%；M 為T 小時后含水率，%；Me 為干基平衡含水率，%；Mo 為干基初始含水率，%；A 為干燥常數1；t為干燥時間，h；Ta 為熱風溫度，℃，Rh 為空氣相對濕度，%。

1.2 設備儀器

本實驗數據采集地為黑龍江省大慶市大同區和平牧場，該農場每年收購濕糧為4.2 萬t，降水率為13%~16%。 農場干燥塔為連續式橫流糧食干燥塔，長寬均為5 m，高度為25.6 m，每天烘干玉米為300 t。該干燥塔包含玉米輸送機、初清篩、玉米濕糧提升機、烘干塔、熱風爐、熱風機、冷風機及排糧裝置。 烘干塔物理模型如圖1 所示：

圖1 烘干塔物理模型圖

1.3 烘干過程分析

玉米經過送糧裝置，進入烘干塔內部烘干，烘干塔內包含糧食預熱段、恒速干燥段、降速干燥段、緩蘇段以及冷卻段，最終通過排糧輸送裝置送到倉庫。在這個過程中， 干燥塔為烘干過程提供了閉環的工作環境，因此送糧裝置、輸糧裝置以及排糧電機轉速之間的合理配置尤為重要。 因此排糧電機轉速直接關系到玉米在各個干燥區間的烘干或通過時間，最終影響出機玉米含水率。

2 BP 神經網絡預測模型搭建

2.1 網絡模型結構確定

BP 神經網絡是一個多輸入單輸出的非線性信息處理節點群，每一個節點是一個神經元，這些節點組成的網絡就是神經網絡[5]。 BP 神經網絡包含輸入層，隱含層，輸出層[6]，神經網絡的構建不單要確定好輸入層、輸出層，隱含層神經元個數也極其重要。隱含層須滿足公式5、公式6 要求：

式中m 為隱含層神經元數量，x 為輸入層神經元數量，y 為輸出層神經元數量，R（10）表示1~10 之間的隨機整數。本研究將玉米初始入機含水率、烘干熱風溫度和玉米入機溫度作為輸入量， 排糧電機轉速作為輸出量，因此本研究中x=3，y=1，m=3~12。

2.2 神經網絡模型建立

由2.1 分析可知， 該網絡模型結構為3-J-1，即3 個輸入節點，1 個輸出節點，BP 神經網絡結構如圖2 所示：

圖2 BP 神經網絡結構圖

BP 神經網絡激活函數包含線性函數，正切函數以及Sigmoid 激活函數，研究表明[7]，Sigmoid 激活函數能夠增強神經網絡非線性映射能力， 本研究采用Sigmoid 激活函數。

在數據選擇與處理方面， 本研究采用和平農場玉米烘干過程中測定的100 組數據，其中80 組作為訓練數據，20 組作為預測數據， 數據歸一化選擇matlab 自帶的mapminmax 歸一化函數。

2.3 神經網絡參數確定

在訓練之前需要確定好學習參數， 為避免學習率過高造成局部最小值以及太低造成學習時間過長，學習率一般設置在0.01~0.1 較為合適，本研究中設置學習率為0.01。 訓練目標最小誤差設置為0.001，使模型擁有較高的學習精度。 如果神經網絡學習超過多少次仍不能收斂則結束訓練， 本研究中設置訓練次數為10 000 次。

2.4 模型仿真結果分析

用測定的數據進行訓練BP 神經網絡， 使得對非線性系統擁有預測能力。本研究程序在調試中，以此對3~13 作為隱含層個數， 發現當隱含層神經元個數為5 時，訓練效果最佳。 為防止過擬合，Matlab把數據分成3 份，分別為訓練、驗證、測試，最后為總體擬合， 訓練數據參加訓練， 其它用于評估模型性能， 相關系數R 越接近于1，則擬合效果越好，通過訓練輸出擬合線可以看出相關系數R 為0.98419，回歸直線方程為Output=0.96*Target+0.007，該模型能夠對預測值和實際值有效擬合， 該模型驗證系數為0.954 27，測試系數為0.911 18，總體相關系數為0.971 99，輸出擬合線如下圖3 中a~d 所示：

圖3 輸出擬合路線圖

該模型使用均方誤差驗證模型性能， 如圖4 可知訓練誤差在0.01。訓練進行時，目標和訓練數據目標之間的誤差會越來越小， 剛開始時驗證和測試目標之間的誤差也會變小，可隨著訓練的增加，測試的誤差繼續變小，驗證的誤差反而會有所上升。當驗證的誤差連續增加到9 時， 為防止過度擬合， 訓練停止，訓練狀態圖如圖5 所示：

圖4 神經網絡訓練性能圖

圖5 神經網絡訓練狀態圖

仿真表明， 該模型對排糧電機轉速預測誤差在-5~5 r/min，BP 神經網絡預測輸出以及訓練誤差如圖6、圖7 所示：

圖6 BP 神經網絡預測輸出

圖7 BP 神經網絡預測誤差

該模型性能評價指標如表1 所示：

表1 神經網絡評價指標

3 結語

本文探討了糧食干燥含水率預測數學模型，薄層干燥中的Page 模型適用于玉米干燥過程，并依此理論搭建了烘干塔物理模型。 針對玉米干燥過程中的復雜非線性關系， 本文成功搭建了BP 神經網絡預測模型，預測中將玉米初始入機含水率、干燥熱風溫度和玉米入機溫度作為輸入量， 通過預測排糧電機轉速作為輸出量，預測結果與農場實際值作對比，研究表明排糧電機轉速每分鐘預測誤差在-5~5 r/min 之間， 預測值和實際值相關系數R 為0.98419，該模型能夠對玉米出機含水率做有效預測。