自适应神经模糊推理系统在圆盘犁的阻力和能耗需求预测中的应用

Naji Mordi N. Al-Dosary1 Saad A. Al-Hamed1 Abdulwahed M. Aboukarima

摘 要：圆盘犁的阻力和能耗需求被认为是与推土机功率正确匹配的重要因素。该研究通过与多元线性回归（MLR）模型的对比，测试了使用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）来确定圆盘犁的阻力和能耗需求的可能性及其性能。通过实地试验和各种文献，共获得了133种数据模式。 从这133个数据点中，随机选取了121个作为训练集，其余12个用于模型验证。输入变量为犁深度、犁速、土壤质地指数、初始土壤含水率、初始土壤体积密度、圆盘直徑、圆盘角度和倾斜角度，输出变量为圆盘犁的阻力。ANFIS 使用了四个从属函数：三角形从属函数、通用钟形从属函数、梯形从属函数和高斯曲线从属函数。 对 ANFIS 和 MLR 建模结果的评估显示，三角形成员函数比其他函数执行效果更好。当将 ANFIS 模型预测与测量值进行比较时，阻力平均相对误差为-1.97%。ANFIS模型与其他方法进行比较的结果表明，圆盘犁的阻力和能耗需求可以得到令人满意的预估。

关键词：ANFIS;MLR;圆盘梨;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.