检索结果-南通市图书馆

农业工程学报 2022年第1期38卷 342-348页

作者：陈谦杨涵王宝刚李文生钱建平孙雨潇中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室北京100081 北京市林业果树科学研究院北京100093 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所北京100081

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... 详细信息

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。

关键词：果品模型冷链乙烯监测校准 ELM神经网络 LoRa技术

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