基于BP神经网络的智能定量供种系统设计

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　　摘要为确保双级振动精密排种器工作时在充种均匀的前提下实现连续播种，设计智能定量供种系统。为提高定量供种精度，基于BP神经网络对勺式外槽轮供种装置建立定量供种预测模型，建立隐层结点数为6的神经网络模型。BP网络训练结果表明，当网络模型训练步数为71步时，网络的均方误差为4.61×10-5，小于设定值5×10-5;采用16个理论供种模型样本与测试样本进行BP网络测试，结果表明，基于BP神经网络预测模型仿真得到的预测值相对误差较小，其精度高于理论供种模型的精度，且神经网络相对误差均小于5%，獲得的样本误差平方和为5.59×10-4，小于设定目标值8×10-4，满足预先设定要求;最后，利用建立的定量供种预测模型，对4种不同千粒重的超级稻种子进行仿真，得到振幅分别为0、5、10、15 μm下的排种轮转速与供种量关系，该研究结果可为确定定量供种器的工作参数提供理论依据。
　　关键词BP神经网络;定量供种;建模;仿真
　　中图分类号S223.1+3文献标识码A
　　文章编号0517-6611（2019）02-0197-05
　　doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.02.061
　　杂交稻的技术要求为精量播种，即播种量为2～4粒/穴（或取秧面积），而单产为10.5～12.0 t/hm2的超级稻机械化种植的农艺要求包括用种量小、精量播种、少伤种、高成秧率等，播种要求提升为精准播种，要求播种数量精量和投种位置准确，即（2±1）粒/穴（或取秧面积），定量供种、控制每穴（取秧面积）种子数量是研究的主要技术难点之一[1-2]。
　　超级稻精密播种装置中的排种器是实现定量供种和均匀排种的关键部件[3]，现有的排种器主要有凸棒轮式[4]、外槽轮式[5]和振动式[6]等，将种子从种箱中排出主要依靠排种轮的凸棒或种槽[7-11]。首先，这类排种器只有排种的功能，不具备匀种功能，因此排种均匀性较低;其次，这类排种器依靠种子重力来完成充种，随着排种过程的完成，种箱内种层变薄导致充种能力下降，最终降低定量供种的精度。玉大略等[12]、谭祖庭等[13]、鹿芳媛等[14]集成电磁振动勺式外槽轮定量供种与气动振动V-T型匀种技术为一体，成功研制一种双级振动式精密排种器，具有机械结构简单、不伤种、槽轮定量供种、播种量可调等特点。周海波等[15]介绍了双级振动精密排种器的电磁振动勺式外槽轮定量供种装置的结构和工作原理，以及关键零部件的设计过程，并分析电磁振动幅值和排种轮转速对实际供种量的影响规律，结果表明，当电磁振动的振幅为5、10和15 μm时，定量供种理论供种量与实际供种量的相对误差分别为7%～9%、0.8%～4.0%和0.1%～3.1%。根据定量供种器的结构和修正后水稻种子形状，建立的理论定量供种模型与实际供种量存在一定差距，尤其在振幅较小时误差较大，影响供种精度，而目前若想从理论上建立精确的供种模型仍较困难。笔者基于BP神经网络建立智能定量供种预测模型，使预测精度达到实际使用要求，从而为确定定量供种器的工作参数提供理论依据。
　　1定量供种预测模型
　　根据定量供种器的结构和修正后水稻种子的形状建立的理论定量供种模型，一方面受到理论模型精确度的限制，另一方面在实际供种时排种轮转速提高也会带来多种不利因素，从而影响实际供种量，最终导致定量供种精度不高。该研究应用人工神经网络技术进行定量供种模型预测，使预测精度达到实际使用要求，从而运用该模型更为准确地为定量供种器确定工作参数。
　　1.1BP网络的建立
　　在神经网络模型中，应用最广泛且研究最深入的是具有误差反向传播（backpropagation，BP）学习功能的多层前馈神经网络。BP网络是典型的多层前向网络，由输入层、隐层、输出层组成，层与层之间多采用全连接方式。该网络模型具有结构严谨、工作状态稳定、可操作性强等优点，广泛应用于预测、模式识别等领域[16]。因此，该研究采用BP神经网络算法作为建模的主要理论工具，利用定量供种试验结果作为样本数据，建立智能供种量预测模型，降低误差，提高供种精度，指导实际生产中定量供种器工作参数的选择。
　　BP算法的学习过程包括信号的正向传播和误差的反向传播2个过程。正向传播的过程是从输入层输入试验样本数据，中间经过各隐层逐层处理，处理后的结果传向输出层。如果输出层的实际输出与期望的输出存在偏差，那么将进入误差的反向传播过程。误差反向传播是将输出的误差以某种形式经过隐层向输入层逐层反传，同时在反传的过程中将误差分摊给各层的所有单元，进而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种利用信号正向传播和误差反向传播对各层权值进行调整的过程是循环往复进行的，对权值不断调整的过程即是网络的学习训练过程，该学习训练过程直到完成预先设定的学习次数或者网络输出的误差达到允许的范围内为止[17]。
　　运用Matlab语言编制基于BP算法的供种量预测程序，包括测试样本的数据处理、网络初始化、网络训练及测试，具体程序流程见图1。
　　1.2样本数据及预处理
　　对双级振动精密排种器进行定量供种试验，试验装置见图2，装置外槽轮直径D=60 mm，勺形种槽个数为11，适于秧盘播宽为345 mm。试验共获得96个样本数据，其中随机抽取80个数据作为网络训练样本，其余16个数据作为网络测试样本。为提高BP网络运行的稳定性，对样本数据进行归一化预处理，采用的方法是通过简单的线性变化，使BP网络的输入、输出数据在[0.1，0.9]的网络空间变化。利用线性变换法对数值参数进行归一化处理，在神经网络的程序设计中对输入数据按式（1）做如下变换：
　　xin=0.1+0.8×（x-xmin）/（xmax-xmin）      （1） 　　式中，x为归一化前的数值;xin为归一化后的数值;xmin为样本数据集中的最小值;xmax 为样本数据集中的最大值。
　　同理，利用BP神经网络预测时，神经网络中的输出向量是供种量，应依据式（2）做相应的反归一化处理，使其接近于实际要求的输出量。
　　yout=ymin+（y-0.1）×（ymax-ymin）/0.8  （2）
　　式中，y为输出的预测值;yout为反归一化后的数值;ymin为输出数据集中的最小值;ymax为输出数据集中的最大值。
　　1.3网络初始化
　　网络初始化的目的是对隐层数及隐层节点数、隐层及输出层传递函数、训练函数及训练误差等参数进行设定，主要包含以下几个方面[18]。
　　（1）为降低误差，提高精度，可增加隐层数，但这会使得网络复杂化，增加网络权值的训练时间，该研究采用3层神经网络构建模型，即1个输入层、1个隐层和1个输出层。
　　（2）神经网络的性能与隐层节点数的数量密切相关，同时，其数量的选择还应综合考虑其对逼近误差和泛化误差的影响。选择节点数的通常原则是在能正确反映输入输出关系的前提下，尽量选用较少的隐层节点数，从而使网络结构简单。该研究确定隐层节点数的方法是试验试凑法，即使用同一样本集对具有不同隐层节点数的网络进行训练，直到权值不再变化、网络稳定为止。根据网络实时训练时的收敛性及逼近误差大小，确定建立的神经网络模型隐层结点数为6。建立的BP神经网络模型结构见图3，该模型具有3个输入层，分别是千粒重、振幅和转速，1个输出层为供种量。
　　（3）采用双曲正切S型函数（tansig）作为所建网络模型的隐层传递函数，线性传递函数作为输出层传递函数。神经网络工具箱中训练网络的算法有很多，目前普遍采用动量BP算法、学习速率可变的BP算法、拟牛顿法和LM算法（levenbergmarquardt）。该研究采用LM算法训练网络，该算法训练时间短，误差收敛快，能够快速地将误差减小到要求范围内，其他参数具体设置是初始学习率为0.01，学习增长率为1，下降率为0.7，动量因子为0.04，最大训练次数3 000次。
　　（4）在训练神经网络模型时，需采用训练误差控制函数作为其逼近目标输出的一个指标，选择均方误差（mean square error，MSE），即样本误差平方和的平均值作为整个样本训练集的全局误差，其具体数学公式：
　　MSE=ni=1（y′i-yi）2/n（3）
　　式中，y′i为第i个训练样本的网络期望输出;yi为第i个训练样本的网络实际输出;n为训练样本的总数。
　　为减少出现“过度学习”的异常情况，在初始化中可将训练样本均方误差设为5×10-5，当样本训练集的均方误差达到此设定值范围内时，即可结束学习过程。
　　47卷2期梁秋艳等基于BP神经网络的智能定量供种系统设计
　　2BP网络模型验证
　　2.1网络训练结果
　　对人工神经网络进行训练就是学习过程，即首先由样本向量构成的样本集合，然后将该样本集合输入到人工神经网络中，但在输入过程中要按照一定的方式去调整神经元之间的联接权，目的是使网络能将样本集的内涵以联接权矩阵的方式存储起来，从而使得在网络接受输入时，可以给出适当的输出。该研究在训练过程中，当期望的输出与网络模型实际输出之间的误差达到误差允许的范围之内时，网络模型的训练结束，进行测试。网络训练误差随训练步数的变化趋势见图4。从图4中可以看出，当网络模型训练步数达到71步时，网络的均方误差为4.61×10-5，该误差值小于设定值5×10-5，可以结束训练过程。
　　2.2网络测试与分析
　　为了验证网络模型的泛化能力和预测精度，对经过训练的网络模型进行检验，当泛化误差小于设定的目标值且单个测试样本的相对误差均在5%以内时，认为网络模型有很好的预测精度，符合实际预测的要求，保存网络模型，反之重新训练网络。对建立的网络模型，采用4组共16个测试样本进行测试，每组种子的千粒重分别为26.5、25.5、24.5、20.0 g，电磁振动器的振幅选择0、5、10、15 μm 4个水平，得出每组种子在不同转速下理论供种量与实际值之间的相对误差以及基于BP神经网络的仿真预测值与实际值之间的相对误差，结果见表1。从表1可以看出，当g种=26.5 g/千粒时，理论供种量的相对误为0.28%～18.67%，神经网络预测值的相对误差为0.20%～1.34%，理论供种量的相对误差仅在排种轮转速为0.8 r/min时小于预测值的相对误差，随着转速的提高，理论供种量的相对误差急剧增加，原因是转速的提高将对勺式外槽轮的充种效果产生不利的影响，对实际供种量也产生间接影响，因此理论供种模型仅在一定范围内具有较高精度，在排种轮较高转速下存在局限性。
　　此外，当g种=25.5 g/千粒时理论供种量的相对误差为0.52%～17.49%，神经网络预测值的相对误差为0.42%～2.96%;当g种=24.5 g/千粒时理论供种量的相对误差为3.01%～18.65%，神经网络预测值的相对误差为0.03%～1.53%;当g种=20.0 g/千粒时理论供种量的相对误差为3.82%～15.24%，神经网络预测值的相对误差为0.79%～4.02%。由此可知，每组情况下神经网络预测值的相对误差均较小，精度均高于理论模型的精度，且神经网络相对误差均小于5%，获得的样本误差平方和为5.59×10-4，低于设定的目标值8×10-4，满足预先设定要求，因此对所建立的網络模型进行保存，用于实际供种量的预测。
　　3定量供种模型仿真与应用
　　决定定量供种器供种量的3个主要因素包括排种轮转速、水稻种子千粒重和电磁振动器振幅。利用上述建立的定量供种预测模型，对4种不同千粒重的超级稻种子进行了仿真，振幅分别为0、5、10、15 μm下的排种轮转速与供种量关系见图5。 　　假设仿真模型选择秀优5号超级稻，种子千粒重为26.5 g，钵体盘总穴数为25×15，450盘/h，每穴供种3粒，则实际供种量为223.6 g/min。从图5可以看出，供种量223.6 g/min对应4种振幅的排种轮转速分别为1.21、1.23、1.28、1.54 r/min。因参考文献[19]中已得出的结论，当排种轮转速在
　　0.80～5.15 r/min时，小振幅的供种量变异系数较大，当振幅B≥10 μm时，供种量的变异系数较小，此时可选择B=10 μm进行定量供种。因此，图5a中，供种量为223.6 g/min、振幅为10 μm时，对应的排种轮转速n=1.23 r/min。当水稻品种和供种量确定后，对于振幅和转速的选择，有4种不同组合，依此可智能精准地确定定量供种器的工作参数。
　　上述模型仅适用于秧盘播宽B秧=345 mm的钵体盘，对于其他规格的秧盘供种量可根据表2进行换算后再计算。
　　若钵体毯状盘B秧=280 mm，当g种=26.5 g，供种量G种=600 g/min时，应先对G种进行修正，即G种修正=345280×600=739.29 g/min，最后再由图5a确定排种轮转速，其他千粒重的超级稻确定排种轮转速原理相同。
　　4结论
　　（1）根据定量供种器的结构和修正后水稻种子形状，建立的理论定量供种模型与实际供种量存在一定差距，影响供种精度，目前若想从理论上建立精确的供种模型仍较困难。该研究基于BP神经网络建立智能定量供种预测模型，使预测精度达到实际使用要求，从而为确定定量供种器的工作参数提供依据。
　　（2）基于BP神经网络建立智能定量供种预测模型。经过样本数据预处理，网络初始化后建立隐层结点数为6的神经网络模型，然后进行BP网络训练，结果表明，当网络模型训练步数达到71步时，网络的均方误差为4.61×10-5，小于设定值5×10-5，满足要求。
　　（3）随机采用16个测试样本进行BP网络测试，得到4组不同千粒重种子在不同排种轮转速下，理论供种量与实际值之间的相对误差以及基于BP神经网络的仿真预测值与实际值之间的相对误差，结果表明，基于BP神经网络预测模型仿真得到的预测值相对误差较小，其精度高于理论供种模型的精度，且神经网络相对误差均小于5%，获得的样本误差平方和为5.59×10-4，小于设定目标值8×10-4，满足预先设定要求。
　　（4）利用建立的智能定量供种预测模型，对4种不同千粒重的超级稻种子进行仿真，得到振幅分别为0、5、10、15 μm下的排种轮转速与供种量关系，当水稻品种和供种量确定后，对于振幅和转速的选择，有4种不同组合，以此智能精准地确定定量供种器的工作参数。
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