【摘 要】
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我国烟草种植业规模大,从业人员众多,但是目前的烟叶烘烤控制技术不仅劳动强度大而且不能根据不同批次烟叶的情况进行及时的烘烤工艺调整,会降低烟叶的品质。对烟叶烘烤过程中的状态预测进行建模,准确预测烟叶烘烤所处的状态,并对烘烤工艺做出及时调整,可提升烟叶烘烤后的品质,降低劳动强度。烟叶烘烤过程中烟叶的面积、颜色、重量以及一些化学物质含量等变化明显,理论上可以作为状态预测模型的输入特征,但是由于密集化烤房
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我国烟草种植业规模大,从业人员众多,但是目前的烟叶烘烤控制技术不仅劳动强度大而且不能根据不同批次烟叶的情况进行及时的烘烤工艺调整,会降低烟叶的品质。对烟叶烘烤过程中的状态预测进行建模,准确预测烟叶烘烤所处的状态,并对烘烤工艺做出及时调整,可提升烟叶烘烤后的品质,降低劳动强度。烟叶烘烤过程中烟叶的面积、颜色、重量以及一些化学物质含量等变化明显,理论上可以作为状态预测模型的输入特征,但是由于密集化烤房环境复杂,很难实时计算出烟叶的面积以及化学物质含量的变化,只有颜色和重量等特征较容易提取,这意味着模型可用特征较少,使用单一模型进行预测准确率比较低。针对此问题,提出了一种结合长短期记忆神经网络（Long-Short Term Memory,LSTM）以及极端梯度提升算法（Extreme Gradient Boosting,XGBoost）的烟叶烘烤状态预测融合模型SPFM,对烟叶烘烤数据进行了建模研究。对烟叶烘烤状态预测融合模型SPFM的结构进行了详细的设计分析,并与传统单一模型以及SPFM的基模型进行了对比分析。同时针对数据集的特点,提出了对烟叶数据集的处理方法:对图像进行去噪,提取RGB（Red,Green,Blue）、HSV（Hue,Saturation,Value）颜色空间的特征值,然后对数据进行数据清洗、标准化、标签数字化等数据预处理过程。基于2019年某烟站采集到的真实数据进行了对比测试,结果表明,相比于支持向量机、人工神经网络以及SPFM的基模型XGBoost和LSTM,烟叶烘烤状态预测融合模型SPFM拥有良好的预测能力,其准确率为0.974,提升4.8%-59.7%;宏查准率为0.952,提升8.2%-49.9%;宏查全率为0.936,提升8.2%-75.0%;宏F1-score为0.943,提升9.7%-108.6%,SPFM的性能表现优异。此外还设计了一个集成数据采集、在线监控、数据挖掘以及状态预测等多功能于一体的烟叶智能烘烤平台,并将烟叶烘烤状态预测融合模型SPFM嵌入到该系统当中。
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