落叶松木材干燥的BP神经网络模型研究

摘要

以落叶松木材为研究对象,实验在东北林业大学干燥实验室进行,采用MATLAB中log-sigmoid型函数(logsig)和线性函数(purelin)为神经元的作用函数,用落叶松木材的干燥温度、湿度、循环风速及平衡含水率作为输入变量,以木材含水率作为输出变量,构建了4∶S∶1的木材干燥的BP人工神经网络模型.用120组数据对网络模型进行训练及检验,得最适宜的网络结构为4∶10∶1,均方误差函数mse =0.001 7,总体拟合精度为96.86％.该模型能够运用到相同条件下的其他树种的木材干燥.