《表1 RBF、Elman和BP 3种神经网络模型结果比较》

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《马铃薯超声强化远红外辐射干燥特性及神经网络模型研究》

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训练完成后，将剩余的22组数据用于网络预测，与试验所得的水分比（MR）作对比，结果如图5所示，可明显看出BP神经网络的预测值与真实值更为接近，预测性能高于其他2个神经网络模型。采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）作为评价指标，对比结果如表1所示，3种神经网络的R2均在99%以上，预测性能较好，但使用优化算法的BP神经网络拟合精度最高，R2=0.998 6，RMSE=0.006 5。因此，BP神经网络逼近能力更强，误差更小，能够很好地拟合马铃薯直触超声强化远红外辐射干燥过程。