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作者：李圣陶;王行;王晓宾;江伟檀;莫豪裕;曾涛;姚远华;张丹丹;张烨;
单位：华南农业大学工程学院;广东省烟草科学研究所;中国烟草总公司广东省公司;广东烟草韶关市有限公司;
摘要：为探究密集烤房整体空间烟叶含水率分布，明确烘烤过程中烟叶含水率的动态变化，选取烘烤时长、环境温度、相对湿度、烟叶监测单元质量、烟叶监测单元距回风口截面距离和烟叶监测单元离地高度6个参数作为输入特征，烟叶含水率作为输出特征，建立了密集烤房中不同位置烟叶含水率分布的SSA-BP预测模型。结果表明：(1)SSA-BP预测模型对于密集烤房中烟叶含水率的预测结果较为准确。(2)基于CART决策树算法的特征重要性分析表明，空间位置参数（烟叶监测单元距回风口截面距离和离地高度）对烟叶含水率预测结果的贡献度较高，可以反映密集烤房内气流运动与温湿度梯度对烟叶含水率空间分布的影响。(3)在变黄期（38℃）、定色期（45℃）和干筋期（68℃），密集烤房中不同位置烟叶含水率分布极差分别为5.73%、8.59%和10.35%；烟叶含水率预测值与实测值的平均相对误差分别为1.56%、1.61%和3.34%，预测结果具有较好的准确性。所构建的SSA-BP预测模型可为密集烤房中烟叶含水率的在线监测及工艺优化提供技术支持。
关键词：密集烤房;;烟叶;;含水率分布;;BP神经网络;;麻雀搜索优化算法
基金资助：国家自然科学基金“粮食干燥准则及工艺过程解析理论研究”（32171906）;; 广东省烟草专卖局科技项目专项“基于水分迁移和图谱特征的烟叶调制在线监测系统研究与应用”（粤烟科项202105）
