神经网络模型在深松作业牵引力与能量预测中的应用

"基于神经网络模型的深松作业牵引力和能量预测" 本文详细探讨了如何运用人工神经网络(ANN)模型预测深松作业过程中的牵引力和能量消耗。研究指出，随着对土壤物理和动力特性建模以及ANN与有限元法结合应用的深入，这种技术在模拟农业机械作业和土壤动态行为上的潜力逐渐显现。ANN模型的优势在于其强大的估计能力，即使在缺乏明确的因变量和自变量关系的情况下，也能进行有效的预测。 在研究中，作者选取了诸如行进速度、耕作深度等机械操作参数，以及土壤的物理特性，如圆锥指数、含水量、电导率和粘土与沙子的比例，作为输入变量来构建预测模型。实验在美国东南部的三种不同类型的沿海平原土壤上进行，以收集多样化的数据样本。 采用的网络模型是多层反向传播网络，并通过比较三种不同的训练算法——动量梯度下降、Lavenberg-Marquardt和比例共轭梯度算法，最终确定Lavenberg-Marquardt算法为最佳，因为它在训练和测试阶段都表现出高精度，相关系数分别达到0.996和0.987。 为了验证模型的准确性，研究人员还将这些ANN模型与基于ASAE和Garner模型的回归模型进行了对比。结果显示，ANN模型在预测深松牵引力和能量需求时，其预测结果与实际数据更为吻合，显示出优于传统回归模型的性能。 关键词涵盖的领域广泛，包括耕作能量、牵引力、深松机、人工神经网络和Lavenberg-Marquardt算法，这表明ANN在农业工程中的应用不仅限于牵引力和能量预测，还可以扩展到更多与土壤条件和农业机械作业相关的复杂问题中。因此，未来的研究可能会进一步探索如何优化神经网络模型，以更好地理解和预测不同土壤条件下的农业机械操作，从而提高农业生产效率和可持续性。