Prediction of Papaya fruit moisture content using hybrid GMDH - neural network modeling during thin layer drying process
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 236
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IFST-11-6_004
تاریخ نمایه سازی: 5 دی 1400
چکیده مقاله:
In this work, a hybrid GMDH–neural network model was developed in order to predict the moisture content of papaya slices during hot air drying in a cabinet dryer. For this purpose, parameters including drying time, slices thickness and drying temperature were considered as the inputs and the amount of moisture ratio (MR) was estimated as the output. Exactly ۵۰% of the data points were used for training and ۵۰% for testing. In addition, four different mathematical models were fitted to the experimental data and compared with the GMDH model. The determination coefficient (R۲) and root mean square error (RMSE) computed for the GMDH model were ۰.۹۹۶۰ and ۰.۰۲۲۰,and for the best mathematical model (Newton model) were ۰.۹۹۵۴ and ۰.۰۲۳۰, respectively. Thus, it was deduced that the estimation of moisture content of thin layer papaya fruit slices could be better modeled by a GMDH model than by the mathematical models.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
علیرضا یوسفی
دانشگاه فردوسی مشهد
ناصر قاسمیان
دانشگاه بناب
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :