自適應神經模糊推理系統在圓盤犁的阻力和能耗需求預測中的應用
2020-11-16 02:21:46NajiMordiN.Al-Dosary1SaadA.Al-Hamed1AbdulwahedM.Aboukarima
農業工程技術·農業信息化 2020年8期
Naji Mordi N. Al-Dosary1 Saad A. Al-Hamed1 Abdulwahed M. Aboukarima
摘 要：圓盤犁的阻力和能耗需求被認為是與推土機功率正確匹配的重要因素。該研究通過與多元線性回歸（MLR）模型的對比，測試了使用自適應神經模糊推理系統（ANFIS）來確定圓盤犁的阻力和能耗需求的可能性及其性能。通過實地試驗和各種文獻，共獲得了133種數據模式。 從這133個數據點中，隨機選取了121個作為訓練集，其余12個用于模型驗證。輸入變量為犁深度、犁速、土壤質地指數、初始土壤含水率、初始土壤體積密度、圓盤直徑、圓盤角度和傾斜角度，輸出變量為圓盤犁的阻力。ANFIS 使用了四個從屬函數：三角形從屬函數、通用鐘形從屬函數、梯形從屬函數和高斯曲線從屬函數。 對 ANFIS 和 MLR 建模結果的評估顯示，三角形成員函數比其他函數執行效果更好。當將 ANFIS 模型預測與測量值進行比較時，阻力平均相對誤差為-1.97%。ANFIS模型與其他方法進行比較的結果表明，圓盤犁的阻力和能耗需求可以得到令人滿意的預估。
關鍵詞：ANFIS;MLR;圓盤梨;阻力;耕作
DOI： 10.25165/j.ijabe.20201302.4077
引用信息： Al-Dosary N M N， Al-Hamed S A， Aboukarima A M. ?Application of adaptive neuro-fuzzy inference system to predict draft and energy requirements of a disk plow. ?Int J Agric & Biol Eng， 2020; 13（2）： 198–207.
