CAJ | 학술논문

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。
침대선식포도랭련운수감측수거적특점，채용회색경향기신경망락예측모형，대랭장차상배경상태진행예측。해방법불부능유효규피회색예측모형자신오차대적결점，환능감약신경망락중훈련양본수궤성대건모정도적영향，제고정체모형적정도。결과표명，회색경향기신경망락예측산법득도적예측결과최접근진실치，균방근상대오차위0.60%，평균상대오차위0.44%，현저우우단일적회색예측、경향기신경망락예측，능준학반영랭장차상적배경상태。