基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能定量供種系統(tǒng)設(shè)計

梁秋艷 潘小莉 仇志鋒 周海波

摘要為確保雙級振動精密排種器工作時在充種均勻的前提下實現(xiàn)連續(xù)播種，設(shè)計智能定量供種系統(tǒng)。為提高定量供種精度，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對勺式外槽輪供種裝置建立定量供種預(yù)測模型，建立隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)為6的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果表明，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步數(shù)為71步時，網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為4.61×10-5，小于設(shè)定值5×10-5;采用16個理論供種模型樣本與測試樣本進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)測試，結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型仿真得到的預(yù)測值相對誤差較小，其精度高于理論供種模型的精度，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對誤差均小于5%，獲得的樣本誤差平方和為5.59×10-4，小于設(shè)定目標(biāo)值8×10-4，滿足預(yù)先設(shè)定要求;最后，利用建立的定量供種預(yù)測模型，對4種不同千粒重的超級稻種子進(jìn)行仿真，得到振幅分別為0、5、10、15 μm下的排種輪轉(zhuǎn)速與供種量關(guān)系，該研究結(jié)果可為確定定量供種器的工作參數(shù)提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);定量供種;建模;仿真

中圖分類號S223.1+3文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

文章編號0517-6611（2019）02-0197-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.02.061

雜交稻的技術(shù)要求為精量播種，即播種量為2～4粒/穴（或取秧面積），而單產(chǎn)為10.5～12.0 t/hm2的超級稻機(jī)械化種植的農(nóng)藝要求包括用種量小、精量播種、少傷種、高成秧率等，播種要求提升為精準(zhǔn)播種，要求播種數(shù)量精量和投種位置準(zhǔn)確，即（2±1）粒/穴（或取秧面積），定量供種、控制每穴（取秧面積）種子數(shù)量是研究的主要技術(shù)難點(diǎn)之一[1-2]。

超級稻精密播種裝置中的排種器是實現(xiàn)定量供種和均勻排種的關(guān)鍵部件[3]，現(xiàn)有的排種器主要有凸棒輪式[4]、外槽輪式[5]和振動式[6]等，將種子從種箱中排出主要依靠排種輪的凸棒或種槽[7-11]。首先，這類排種器只有排種的功能，不具備勻種功能，因此排種均勻性較低;其次，這類排種器依靠種子重力來完成充種，隨著排種過程的完成，種箱內(nèi)種層變薄導(dǎo)致充種能力下降，最終降低定量供種的精度。玉大略等[12]、譚祖庭等[13]、鹿芳媛等[14]集成電磁振動勺式外槽輪定量供種與氣動振動V-T型勻種技術(shù)為一體，成功研制一種雙級振動式精密排種器，具有機(jī)械結(jié)構(gòu)簡單、不傷種、槽輪定量供種、播種量可調(diào)等特點(diǎn)。周海波等[15]介紹了雙級振動精密排種器的電磁振動勺式外槽輪定量供種裝置的結(jié)構(gòu)和工作原理，以及關(guān)鍵零部件的設(shè)計過程，并分析電磁振動幅值和排種輪轉(zhuǎn)速對實際供種量的影響規(guī)律，結(jié)果表明，當(dāng)電磁振動的振幅為5、10和15 μm時，定量供種理論供種量與實際供種量的相對誤差分別為7%～9%、0.8%～4.0%和0.1%～3.1%。根據(jù)定量供種器的結(jié)構(gòu)和修正后水稻種子形狀，建立的理論定量供種模型與實際供種量存在一定差距，尤其在振幅較小時誤差較大，影響供種精度，而目前若想從理論上建立精確的供種模型仍較困難。筆者基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立智能定量供種預(yù)測模型，使預(yù)測精度達(dá)到實際使用要求，從而為確定定量供種器的工作參數(shù)提供理論依據(jù)。

1定量供種預(yù)測模型

根據(jù)定量供種器的結(jié)構(gòu)和修正后水稻種子的形狀建立的理論定量供種模型，一方面受到理論模型精確度的限制，另一方面在實際供種時排種輪轉(zhuǎn)速提高也會帶來多種不利因素，從而影響實際供種量，最終導(dǎo)致定量供種精度不高。該研究應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行定量供種模型預(yù)測，使預(yù)測精度達(dá)到實際使用要求，從而運(yùn)用該模型更為準(zhǔn)確地為定量供種器確定工作參數(shù)。

1.1BP網(wǎng)絡(luò)的建立

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，應(yīng)用最廣泛且研究最深入的是具有誤差反向傳播（backpropagation，BP）學(xué)習(xí)功能的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)是典型的多層前向網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱層、輸出層組成，層與層之間多采用全連接方式。該網(wǎng)絡(luò)模型具有結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、工作狀態(tài)穩(wěn)定、可操作性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于預(yù)測、模式識別等領(lǐng)域[16]。因此，該研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為建模的主要理論工具，利用定量供種試驗結(jié)果作為樣本數(shù)據(jù)，建立智能供種量預(yù)測模型，降低誤差，提高供種精度，指導(dǎo)實際生產(chǎn)中定量供種器工作參數(shù)的選擇。

BP算法的學(xué)習(xí)過程包括信號的正向傳播和誤差的反向傳播2個過程。正向傳播的過程是從輸入層輸入試驗樣本數(shù)據(jù)，中間經(jīng)過各隱層逐層處理，處理后的結(jié)果傳向輸出層。如果輸出層的實際輸出與期望的輸出存在偏差，那么將進(jìn)入誤差的反向傳播過程。誤差反向傳播是將輸出的誤差以某種形式經(jīng)過隱層向輸入層逐層反傳，同時在反傳的過程中將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元，進(jìn)而獲得各層單元的誤差信號，此誤差信號即作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)。這種利用信號正向傳播和誤差反向傳播對各層權(quán)值進(jìn)行調(diào)整的過程是循環(huán)往復(fù)進(jìn)行的，對權(quán)值不斷調(diào)整的過程即是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程，該學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程直到完成預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)或者網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差達(dá)到允許的范圍內(nèi)為止[17]。

運(yùn)用Matlab語言編制基于BP算法的供種量預(yù)測程序，包括測試樣本的數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)初始化、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及測試，具體程序流程見圖1。

1.2樣本數(shù)據(jù)及預(yù)處理

對雙級振動精密排種器進(jìn)行定量供種試驗，試驗裝置見圖2，裝置外槽輪直徑D=60 mm，勺形種槽個數(shù)為11，適于秧盤播寬為345 mm。試驗共獲得96個樣本數(shù)據(jù)，其中隨機(jī)抽取80個數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，其余16個數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)測試樣本。為提高BP網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的穩(wěn)定性，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理，采用的方法是通過簡單的線性變化，使BP網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出數(shù)據(jù)在[0.1，0.9]的網(wǎng)絡(luò)空間變化。利用線性變換法對數(shù)值參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序設(shè)計中對輸入數(shù)據(jù)按式（1）做如下變換：

xin=0.1+0.8×（x-xmin）/（xmax-xmin）????? （1）

式中，x為歸一化前的數(shù)值;xin為歸一化后的數(shù)值;xmin為樣本數(shù)據(jù)集中的最小值;xmax 為樣本數(shù)據(jù)集中的最大值。

同理，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸出向量是供種量，應(yīng)依據(jù)式（2）做相應(yīng)的反歸一化處理，使其接近于實際要求的輸出量。

yout=ymin+（y-0.1）×（ymax-ymin）/0.8? （2）

式中，y為輸出的預(yù)測值;yout為反歸一化后的數(shù)值;ymin為輸出數(shù)據(jù)集中的最小值;ymax為輸出數(shù)據(jù)集中的最大值。

1.3網(wǎng)絡(luò)初始化

網(wǎng)絡(luò)初始化的目的是對隱層數(shù)及隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱層及輸出層傳遞函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)及訓(xùn)練誤差等參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，主要包含以下幾個方面[18]。

（1）為降低誤差，提高精度，可增加隱層數(shù)，但這會使得網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化，增加網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的訓(xùn)練時間，該研究采用3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型，即1個輸入層、1個隱層和1個輸出層。

（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能與隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的數(shù)量密切相關(guān)，同時，其數(shù)量的選擇還應(yīng)綜合考慮其對逼近誤差和泛化誤差的影響。選擇節(jié)點(diǎn)數(shù)的通常原則是在能正確反映輸入輸出關(guān)系的前提下，盡量選用較少的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，從而使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單。該研究確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的方法是試驗試湊法，即使用同一樣本集對具有不同隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直到權(quán)值不再變化、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定為止。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實時訓(xùn)練時的收斂性及逼近誤差大小，確定建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)為6。建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)見圖3，該模型具有3個輸入層，分別是千粒重、振幅和轉(zhuǎn)速，1個輸出層為供種量。

（3）采用雙曲正切S型函數(shù)（tansig）作為所建網(wǎng)絡(luò)模型的隱層傳遞函數(shù)，線性傳遞函數(shù)作為輸出層傳遞函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的算法有很多，目前普遍采用動量BP算法、學(xué)習(xí)速率可變的BP算法、擬牛頓法和LM算法（levenbergmarquardt）。該研究采用LM算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，該算法訓(xùn)練時間短，誤差收斂快，能夠快速地將誤差減小到要求范圍內(nèi)，其他參數(shù)具體設(shè)置是初始學(xué)習(xí)率為0.01，學(xué)習(xí)增長率為1，下降率為0.7，動量因子為0.04，最大訓(xùn)練次數(shù)3 000次。

（4）在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，需采用訓(xùn)練誤差控制函數(shù)作為其逼近目標(biāo)輸出的一個指標(biāo)，選擇均方誤差（mean square error，MSE），即樣本誤差平方和的平均值作為整個樣本訓(xùn)練集的全局誤差，其具體數(shù)學(xué)公式：

MSE=ni=1（y′i-yi）2/n（3）

式中，y′i為第i個訓(xùn)練樣本的網(wǎng)絡(luò)期望輸出;yi為第i個訓(xùn)練樣本的網(wǎng)絡(luò)實際輸出;n為訓(xùn)練樣本的總數(shù)。

為減少出現(xiàn)“過度學(xué)習(xí)”的異常情況，在初始化中可將訓(xùn)練樣本均方誤差設(shè)為5×10-5，當(dāng)樣本訓(xùn)練集的均方誤差達(dá)到此設(shè)定值范圍內(nèi)時，即可結(jié)束學(xué)習(xí)過程。

47卷2期梁秋艷等基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能定量供種系統(tǒng)設(shè)計

2BP網(wǎng)絡(luò)模型驗證

2.1網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練就是學(xué)習(xí)過程，即首先由樣本向量構(gòu)成的樣本集合，然后將該樣本集合輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，但在輸入過程中要按照一定的方式去調(diào)整神經(jīng)元之間的聯(lián)接權(quán)，目的是使網(wǎng)絡(luò)能將樣本集的內(nèi)涵以聯(lián)接權(quán)矩陣的方式存儲起來，從而使得在網(wǎng)絡(luò)接受輸入時，可以給出適當(dāng)?shù)妮敵?。該研究在?xùn)練過程中，當(dāng)期望的輸出與網(wǎng)絡(luò)模型實際輸出之間的誤差達(dá)到誤差允許的范圍之內(nèi)時，網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練結(jié)束，進(jìn)行測試。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差隨訓(xùn)練步數(shù)的變化趨勢見圖4。從圖4中可以看出，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步數(shù)達(dá)到71步時，網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為4.61×10-5，該誤差值小于設(shè)定值5×10-5，可以結(jié)束訓(xùn)練過程。

2.2網(wǎng)絡(luò)測試與分析

為了驗證網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力和預(yù)測精度，對經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢驗，當(dāng)泛化誤差小于設(shè)定的目標(biāo)值且單個測試樣本的相對誤差均在5%以內(nèi)時，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)模型有很好的預(yù)測精度，符合實際預(yù)測的要求，保存網(wǎng)絡(luò)模型，反之重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。對建立的網(wǎng)絡(luò)模型，采用4組共16個測試樣本進(jìn)行測試，每組種子的千粒重分別為26.5、25.5、24.5、20.0 g，電磁振動器的振幅選擇0、5、10、15 μm 4個水平，得出每組種子在不同轉(zhuǎn)速下理論供種量與實際值之間的相對誤差以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真預(yù)測值與實際值之間的相對誤差，結(jié)果見表1。從表1可以看出，當(dāng)g種=26.5 g/千粒時，理論供種量的相對誤為0.28%～18.67%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的相對誤差為0.20%～1.34%，理論供種量的相對誤差僅在排種輪轉(zhuǎn)速為0.8 r/min時小于預(yù)測值的相對誤差，隨著轉(zhuǎn)速的提高，理論供種量的相對誤差急劇增加，原因是轉(zhuǎn)速的提高將對勺式外槽輪的充種效果產(chǎn)生不利的影響，對實際供種量也產(chǎn)生間接影響，因此理論供種模型僅在一定范圍內(nèi)具有較高精度，在排種輪較高轉(zhuǎn)速下存在局限性。

此外，當(dāng)g種=25.5 g/千粒時理論供種量的相對誤差為0.52%～17.49%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的相對誤差為0.42%～2.96%;當(dāng)g種=24.5 g/千粒時理論供種量的相對誤差為3.01%～18.65%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的相對誤差為0.03%～1.53%;當(dāng)g種=20.0 g/千粒時理論供種量的相對誤差為3.82%～15.24%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的相對誤差為0.79%～4.02%。由此可知，每組情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的相對誤差均較小，精度均高于理論模型的精度，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對誤差均小于5%，獲得的樣本誤差平方和為5.59×10-4，低于設(shè)定的目標(biāo)值8×10-4，滿足預(yù)先設(shè)定要求，因此對所建立的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行保存，用于實際供種量的預(yù)測。

3定量供種模型仿真與應(yīng)用

決定定量供種器供種量的3個主要因素包括排種輪轉(zhuǎn)速、水稻種子千粒重和電磁振動器振幅。利用上述建立的定量供種預(yù)測模型，對4種不同千粒重的超級稻種子進(jìn)行了仿真，振幅分別為0、5、10、15 μm下的排種輪轉(zhuǎn)速與供種量關(guān)系見圖5。

假設(shè)仿真模型選擇秀優(yōu)5號超級稻，種子千粒重為26.5 g，缽體盤總穴數(shù)為25×15，450盤/h，每穴供種3粒，則實際供種量為223.6 g/min。從圖5可以看出，供種量223.6 g/min對應(yīng)4種振幅的排種輪轉(zhuǎn)速分別為1.21、1.23、1.28、1.54 r/min。因參考文獻(xiàn)[19]中已得出的結(jié)論，當(dāng)排種輪轉(zhuǎn)速在

0.80～5.15 r/min時，小振幅的供種量變異系數(shù)較大，當(dāng)振幅B≥10 μm時，供種量的變異系數(shù)較小，此時可選擇B=10 μm進(jìn)行定量供種。因此，圖5a中，供種量為223.6 g/min、振幅為10 μm時，對應(yīng)的排種輪轉(zhuǎn)速n=1.23 r/min。當(dāng)水稻品種和供種量確定后，對于振幅和轉(zhuǎn)速的選擇，有4種不同組合，依此可智能精準(zhǔn)地確定定量供種器的工作參數(shù)。

上述模型僅適用于秧盤播寬B秧=345 mm的缽體盤，對于其他規(guī)格的秧盤供種量可根據(jù)表2進(jìn)行換算后再計算。

若缽體毯狀盤B秧=280 mm，當(dāng)g種=26.5 g，供種量G種=600 g/min時，應(yīng)先對G種進(jìn)行修正，即G種修正=345280×600=739.29 g/min，最后再由圖5a確定排種輪轉(zhuǎn)速，其他千粒重的超級稻確定排種輪轉(zhuǎn)速原理相同。

4結(jié)論

（1）根據(jù)定量供種器的結(jié)構(gòu)和修正后水稻種子形狀，建立的理論定量供種模型與實際供種量存在一定差距，影響供種精度，目前若想從理論上建立精確的供種模型仍較困難。該研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立智能定量供種預(yù)測模型，使預(yù)測精度達(dá)到實際使用要求，從而為確定定量供種器的工作參數(shù)提供依據(jù)。

（2）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立智能定量供種預(yù)測模型。經(jīng)過樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理，網(wǎng)絡(luò)初始化后建立隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)為6的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)果表明，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步數(shù)達(dá)到71步時，網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為4.61×10-5，小于設(shè)定值5×10-5，滿足要求。

（3）隨機(jī)采用16個測試樣本進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)測試，得到4組不同千粒重種子在不同排種輪轉(zhuǎn)速下，理論供種量與實際值之間的相對誤差以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真預(yù)測值與實際值之間的相對誤差，結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型仿真得到的預(yù)測值相對誤差較小，其精度高于理論供種模型的精度，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對誤差均小于5%，獲得的樣本誤差平方和為5.59×10-4，小于設(shè)定目標(biāo)值8×10-4，滿足預(yù)先設(shè)定要求。

（4）利用建立的智能定量供種預(yù)測模型，對4種不同千粒重的超級稻種子進(jìn)行仿真，得到振幅分別為0、5、10、15 μm下的排種輪轉(zhuǎn)速與供種量關(guān)系，當(dāng)水稻品種和供種量確定后，對于振幅和轉(zhuǎn)速的選擇，有4種不同組合，以此智能精準(zhǔn)地確定定量供種器的工作參數(shù)。

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