基于BP神经网络的棉花回潮率预测模型研究

摘要

棉花是中国重要的经济作物之一,回潮率是棉花交易结算时的重要依据,国家标准《GB1103—2007》中明确公定回潮率为8.5%。为了确保棉花交易中的公平性,构建基于Tensorflow的BP神经网络预测模型对籽棉回潮率进行预测,并且从隐含层方面优化模型。将硬件检测的数据分为训练集和测试集,用训练集的数据训练模型,测试集数据验证模型,其均方误差符合要求。结果表明,构建的BP神经网络预测模型对籽棉回潮率数值的预测结果准确可靠,上述方法不仅能够将籽棉回潮率的多个影响因素考虑进去,而且成本较低,具有一定的推广意义。