基于GM-RBF神经网络的冷链运输环境预测

编号 zgly0000946612

文献类型 期刊论文

文献题名 基于GM-RBF神经网络的冷链运输环境预测

作者 刘静  傅泽田  张小栓 

作者单位 鲁东大学商学院  中国农业大学工学院  中国农业大学信息与电气工程学院 

母体文献 江苏农业科学 

年卷期 2015(10)

页码 498-500

年份 2015 

关键词 预测  冷藏车  灰色理论  径向基  神经网络  葡萄 

文摘内容 针对鲜食葡萄冷链运输监测数据的特点,采用灰色径向基神经网络预测模型,对冷藏车厢环境状态进行预测。该方法不仅能有效规避灰色预测模型自身误差大的缺点,还能减弱神经网络中训练样本随机性对建模精度的影响,提高整体模型的精度。结果表明,灰色径向基神经网络预测算法得到的预测结果最接近真实值,均方根相对误差为0.60%,平均相对误差为0.44%,显著优于单一的灰色预测、径向基神经网络预测,能准确反映冷藏车厢的环境状态。