基于RDPSO-RBF的粮食产后储藏环节损耗评估模型

来源：江苏农业科学杂志2020年第第8期北京时间：

作者：郑沫利; 赵艳轲; 陈思露; 陈祺东; 孙俊

单位：1.国贸工程设计院，北京 100037； 2.江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122

摘要：为使减少粮食储藏环节的损耗，调查储藏环节中粮食作物的损失情况并进行评估预测。通过分析问卷，统计描述影响损失率的各个因素，应用随机漂移粒子群优化算法(random drift particle swarm optimization，RDPSO)和径向基函数(radial basis function，RBF)网络对储藏环节损耗进行评估预测，将调查问卷获得的数据作为RBF模型数据集，应用RDPSO算法进行模型的参数训练，从而获得粮食损耗的智能评估模型。采用稻谷数据作为各模型的数据集，通过仿真试验，对比数据拟合情况和均方误差，其RDPSO-RBF模型学习性能和泛化性能更强。因此，RDPSO-RBF能更好地应用于实际的粮食管理中。

关键词：产后粮食;统计描述分析;RDPSO-RBF模型;储藏损耗;评估