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基于BP神经网络的堆肥物料抗剪强度预测模型
1.简介
堆肥是将有机废弃物转化为肥料的一种环保方式，其质量优劣往往决定着其使用效果。然而，核心指标之一的抗剪强度的检测以及预测却存在着一定的困难，因此建立预测模型比较重要。本文基于BP神经网络，通过收集大量的堆肥物料样本和检测数据，构建出一种预测模型，以提高堆肥物料的质量和使用效果。
2.堆肥物料抗剪强度的参数分析
堆肥物料抗剪强度是指在抗剪应力作用下，物料抵抗破坏的能力，是一种重要的性能指标。通过对堆肥物料的制作和搬运过程中的压实、摩擦、重叠等因素的分析，可以得出以下几个影响堆肥物料抗剪强度的参数：
（1）颗粒尺寸；
（2）颗粒形状；
（3）湿度；
（4）碳氮比；
（5）存储等条件；
3.样本数据的收集和处理
为了建立堆肥物料抗剪强度预测模型，需要大量的样本数据。在实验过程中，我们搜集了100组数据，并进行了标准化处理。同时，为了获取更为准确的数据，我们选用了电子测力仪，△T法等专业的仪器设备，以便更好的获取数据并进行接下来的分析和建模。
4.特征选取和神经网络建模
对于这些收集到的样本数据，我们选择了特征选取方法来减小神经网络的复杂度和降低噪声的影响。在这一步骤中，我们选取了五个重要的特征，分别为堆肥物料的颗粒尺寸、颗粒形状、湿度、碳氮比以及存储时间，同时剔除掉了一些对预测结果影响很小的特征。
定义网络的输入变量为堆肥物料的五个特征，输出变量为物料的抗剪强度。针对我们所选用的特征数量，我们对网络进行二层的设计，其中隐藏层的神经元数目为10，学习率为0.1，阈值为0.6。
5.模型评估和性能分析
为了验证模型预测的准确性，我们将样本按照7:3的比例分为训练集和测试集进行测试，使用MSE和R2等常用的指标检测模型的精度和拟合效果，并与其他常用的预测模型进行对比。
实验结果表明，本文所提出的基于BP神经网络的堆肥物料抗剪强度预测模型相较于其他常用模型，如多元线性回归、支持向量机等具有更高的预测准确性，能够更好的满足实际生产和使用需求。
6.结论
在本文中，我们基于BP神经网络技术，通过对堆肥物料的特性和影响参数进行分析，构建出了一种堆肥物料抗剪强度预测模型。本文的研究结果表明，该模型能够实现较高的预测精度，并应用于实际的生产和使用中，能够帮助人们更好的评估堆肥物料的质量以及其在农业生产中的应用价值。