基于PSO-Elman算法的茶叶烘干含水率预测

赵丽清，段东瑶，殷元元，郑映晖，徐 鑫，孙 颖，薛懿威

基于PSO-Elman算法的茶叶烘干含水率预测

赵丽清，段东瑶，殷元元，郑映晖，徐 鑫，孙 颖，薛懿威

（青岛农业大学机电工程学院，青岛 266109）

为研究茶叶热风烘干过程中内部水分的变化规律，该试验以绿茶为例，通过对揉捻后的茶叶进行动态热风烘干，监测不同喂入量（800～1 200 g）、烘干温度（90～120 ℃）、滚筒转速（20～30 r/min）下的茶叶含水率变化。试验采用烘干法测定含水率，将烘干温度、滚筒转速、烘干初始水分、预测时间作为输入，含水率作为输出，分别利用多元线性回归、BP（Back Propagation）神经网络、Elman神经网络以及粒子群优化的Elman神经网络（PSO-Elman）算法建立烘干过程茶叶含水率预测模型。结果表明，温度对烘干过程影响最大，喂入量以茶叶铺满滚筒壁形成完美抛撒料幕为宜，过多容易造成受热不均，整个烘干过程茶叶含水率降低速率呈现先快后慢的趋势，烘干结束时含水率基本稳定在4%～5%。分别对建立的多元线性回归、BP、Elman以及PSO-Elman含水率预测模型进行验证和误差分析，模型测试集决定系数分别为0.960 9、0.998 0、0.998 5和0.999 4，且BP和Elman，PSO-Elman模型的平均绝对误差仅为0.035%、0.026%和0.014%，而传统线性回归模型的平均绝对误差高达2.414%，相比传统线性回归模型，3种神经网络算法均表现出了更好的预测效果，能更好的预测茶叶烘干过程的含水率变化。研究结果可为茶叶热风烘干工艺和过程提供理论依据，为指导茶叶加工生产，提高加工效率和茶叶品质提供参考依据。

含水率；干燥；茶叶；动态规律；神经网络；预测模型

0 引 言

茶是世界三大饮料（可可，咖啡，茶）中最具生命力、最具市场前景的饮料，已被证明可用于降低如癌症和心血管等慢性病的发生率[1-2]。……