论文摘要
生姜的热风干燥是对生姜鲜品进行加工贮藏的主要手段之一,利用试验对生姜进行热风干燥特性研究,并对生姜干燥过程中含水率的变化进行了预测,对实际生产具有重大意义。本课题主要研究讨论了两方面内容,首先通过生姜热风干燥单因素试验研究了生姜的热风干燥特性,然后利用BP神经网络和SVM两种方法对生姜干燥过程中含水率的变化进行了预测研究。通过生姜热风干燥特性试验,分析了生姜热风干燥过程中热风温度、热风速度和切片厚度这三个因素对生姜干燥性能的影响。经过正交试验方差分析得出,热风温度、热风速度和切片厚度对生姜热风干燥速率都有一定影响,其中影响程度从大到小依次是切片厚度、热风温度和热风速度。利用BP神经网络建立了生姜干燥过程含水率预测模型,得到该模型的拟合度为0.99981,训练样本的均方误差为0.00013728,得到的测试样本的最大绝对误差为22.58%,平均绝对百分误差为20.23%。利用支持向量机建立了生姜干燥过程含水率预测模型,得到该模型的拟合度为0.99916,训练样本的均方误差为0.00006091,得到的测试样本的最大绝对误差为1.62%,平均绝对百分误差为1.12%。结果表明,利用支持向量机建立的预测模型比BP神经网络预测模型预测误差更小,预测精度更高。