基于HP-Elman-LSSVM模型的仓储烟草霉变预测

为提高仓储烟草的霉变预测精度,建立了HP-Elman-LSSVM 模型来预测仓储烟草的霉变.模型选取仓储环境的温度、湿度和烟草的自身含水量3 个影响仓储烟草霉变的主要因素作为模型输入的变量,以某烟草公司的实际生产数据为训练和验证样本,进行仓储烟草霉变率预测.实验结果表明,HP-Elman-LSSVM 模型的预测精度明显高于单一模型;且多次不同训练样本的实验结果表明平均相对误差在5%-6.5%,能满足工程应用的需求.