陸玉浩，王彬彬，萬云飛，王廣超，牛汝萍，張　娟，楊　瑩，冀海波

（1.山東中煙工業(yè)有限責(zé)任公司滕州卷煙廠，山東 滕州 277500； 2.山東中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心 濟(jì)南 250013）

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙絲填充值預(yù)測模型研究

陸玉浩1，王彬彬1，萬云飛1，王廣超1，牛汝萍1，張娟1，楊瑩1，冀海波2

（1.山東中煙工業(yè)有限責(zé)任公司滕州卷煙廠，山東 滕州 277500； 2.山東中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心 濟(jì)南 250013）

填充值是煙絲的一項(xiàng)重要物理指標(biāo)。在卷煙制絲生產(chǎn)中，葉組配方和工藝流程一般較為固定，所以制絲工藝參數(shù)對煙絲填充值的影響更為直接、突出，但工藝參數(shù)對填充值的影響為非線性的，難以根據(jù)工藝參數(shù)直接推算出煙絲填充值。針對此問題，選取了7個(gè)影響較大的工藝參數(shù)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對7個(gè)工藝參數(shù)和煙絲填充值間的數(shù)量關(guān)系進(jìn)行了初步建模。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和大數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練后，該模型具備了通過工藝參數(shù)預(yù)測煙絲填充值的能力，預(yù)測結(jié)果的相對誤差為4%左右，這為工藝參數(shù)和填充值之間的相互調(diào)整提供了理論依據(jù)和仿真方法。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；工藝參數(shù)；填充值

煙絲填充力是指單位重量的煙絲在一定壓力下，經(jīng)過一定時(shí)間后所保持的體積［1］。煙絲填充值不僅影響卷煙的外觀與吸食品質(zhì)，而且是一個(gè)反映卷煙生產(chǎn)成本與原料消耗的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，是卷煙加工煙絲的一個(gè)重要物理指標(biāo)［2-3］。影響煙絲填充值的主要因素有物理因素和化學(xué)因素，劉建軍［4］又將影響因素細(xì)分為農(nóng)藝措施、工藝措施、生物活動(dòng)、物理特性和化學(xué)成分。而在卷煙制絲生產(chǎn)中，影響填充值的主要因素則可以概括為葉組配方、工藝流程和工藝參數(shù)。一般來說，在某牌號(hào)卷煙的生產(chǎn)過程中，葉組配方和工藝流程較為固定，所以制絲工藝參數(shù)對煙絲填充值的影響顯得更為直接、突出。然而，工藝參數(shù)對填充值的影響為非線性的，難以根據(jù)工藝參數(shù)直接推算出煙絲填充值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最為成熟的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能有效地解決非線性問題，得到了廣泛的應(yīng)用［5］。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于多層前向反饋的有導(dǎo)師學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，與普通正向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，增加了誤差反饋環(huán)節(jié)，通過不斷調(diào)整所有層的權(quán)值，達(dá)到減小誤差的目的［6-7］。本文將采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對工藝參數(shù)和煙絲填充值間的數(shù)量關(guān)系進(jìn)行初步建模，并通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和大數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練后，使模型具備通過工藝參數(shù)預(yù)測煙絲填充值的能力，以為工藝參數(shù)和填充值之間的相互調(diào)整提供理論依據(jù)和仿真方法。

1　材料與方法

1.1材料與設(shè)備

滕州卷煙廠某牌號(hào)完整葉組配方原料。WQ392a滾筒式煙片回潮機(jī)、SJ1106a熱風(fēng)加料機(jī)、WQ314A型滾筒式葉片增濕增濕機(jī)、SH92氣流干燥設(shè)備。

1.2煙絲取樣與填充值測定

待生產(chǎn)正常后，在煙絲干燥工序出口處，用取樣盤隨機(jī)取樣100 g，置于樣品盒中。樣品在空氣溫度（20±1） ℃、相對濕度（60±5）%條件下平衡24 h。煙絲填充值測定參照煙草行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法（YC/T 152—2001）［8］。

1.3樣本數(shù)據(jù)的確定

根據(jù)試驗(yàn)和日常生產(chǎn)數(shù)據(jù)積累，得到了176組原始數(shù)據(jù)。為了便于給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供樣本，將其提取成輸入樣本P和輸出樣本T，其中輸入樣本包括松散回潮出口物料含水率、切絲寬度、葉絲增溫增濕熱風(fēng)溫度、葉絲增溫增濕出口物料含水率、葉絲氣流干燥燃燒爐溫度、葉絲氣流干燥混合風(fēng)溫和、葉絲氣流干燥出口物料含水率7個(gè)對填充值影響較大的工藝參數(shù)［9-13］，輸出樣本包括煙絲填充值1個(gè)參數(shù)。

由于樣本中含有不同的物理量，且數(shù)值差別很大，樣本數(shù)據(jù)沒有可比性，嚴(yán)重影響模型的收斂可靠性及收斂速度，所以在進(jìn)行訓(xùn)練之前，必須對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，即將所有數(shù)據(jù)換算成為［0，1］之內(nèi)的數(shù)。歸一化處理如下式所示：

式中：

X——真實(shí)值；

Xmax、Xmin——真實(shí)值的最大值和最小值；

X*——?dú)w一化后的值。

經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，輸入樣本均勻地分布在0到1之間，構(gòu)成了可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本。將數(shù)據(jù)處理后的原始樣本P和T分別分成兩組，一組為訓(xùn)練樣本p_tr和t_tr，另一組為檢驗(yàn)樣本p_te和t_te，其中：訓(xùn)練樣本為7×150和1×150的矩陣，輸入與輸出對應(yīng)，共150個(gè)樣本；檢驗(yàn)樣本為7×26和1×26的矩陣，共26個(gè)樣本。

1.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的確定

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的確定就是對層數(shù)、每層的神經(jīng)元數(shù)、初始權(quán)值和閾值、訓(xùn)練函數(shù)、學(xué)習(xí)速率等網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行選擇。目前，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選擇雖有一些指導(dǎo)原則，但更多的是靠經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)。

1.4.1網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定 為簡化網(wǎng)絡(luò)并降低訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的時(shí)間，根據(jù)煙絲填充值預(yù)測問題的特點(diǎn)將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)定為3層，即網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)為1層，結(jié)構(gòu)如圖1所示。本研究以7個(gè)工藝參數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，以煙絲填充值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層，即輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7個(gè)，輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1個(gè)。

圖1　三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of the three layer BP network

1.4.2網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元數(shù)的確定 隱含層神經(jīng)元數(shù)是BP網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，神經(jīng)元個(gè)數(shù)過多將導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)歸納能力下降，神經(jīng)元個(gè)數(shù)過少將導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力不夠。隱含層神經(jīng)元數(shù)的一般選擇原則是：在能正確反映輸入輸出關(guān)系的基礎(chǔ)上盡可能選取較少的神經(jīng)元數(shù)，從而使網(wǎng)絡(luò)更為簡單。目前，隱含層神經(jīng)元數(shù)目的選取尚缺少結(jié)論性的方案，諸多選取公式也只是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出來的，隱含層神經(jīng)元數(shù)最終的確定仍然需要通過反復(fù)測試和結(jié)果分析獲得。綜合諸多因素，本研究使用統(tǒng)計(jì)多次循環(huán)測試結(jié)果的方法進(jìn)行分析，即采用隨機(jī)初始化網(wǎng)絡(luò)，選用固定的訓(xùn)練樣本和訓(xùn)練函數(shù)，測試并記錄隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為3，4，5，6，7，8，9，10，11，12時(shí)的訓(xùn)練結(jié)果，對參數(shù)取平均值，最終分析相關(guān)指標(biāo)綜合確定最佳隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)。

1.4.3初始權(quán)值和閾值的確定 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的第一步就是對權(quán)值和閾值進(jìn)行合適的初始化。訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)時(shí)，如果對權(quán)值和閾值進(jìn)行的初始化不適宜，可能導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間的增長，特別是當(dāng)初始權(quán)值相等時(shí)，可能使誤差曲面陷于局部最小。由于系統(tǒng)是非線性的，初始值對學(xué)習(xí)是否達(dá)到局部最小，是否能夠收斂以及訓(xùn)練時(shí)間長短的影響很大。本研究采取隨機(jī)賦值方式確定初始權(quán)值和閾值，為避免局部極值問題，要選取多組初始權(quán)值，最后選用最好的一種。

1.4.4傳遞函數(shù)的選擇 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在非線性傳遞函數(shù)使其具有很強(qiáng)的非線性映射能力。傳遞函數(shù)能限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的動(dòng)態(tài)范圍，避免輸出數(shù)據(jù)產(chǎn)生大量極端值。在非線性傳遞函數(shù)中，Sigmoid函數(shù)用得最為廣泛，其與真正的神經(jīng)元較為相似，且是可微函數(shù)，導(dǎo)數(shù)較易計(jì)算，因此非常適合BP神經(jīng)元。常用的Sigmoid函數(shù)有對數(shù)S型傳遞函數(shù)和雙曲正切S型傳遞函數(shù)。根據(jù)需要，本研究隱含層選擇雙曲正切S型傳遞函數(shù)，而輸出層選擇對數(shù)S型傳遞函數(shù)。

1.4.5訓(xùn)練函數(shù)的選擇 訓(xùn)練函數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度、收斂速度等產(chǎn)生直接影響，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的重要影響因素。在本研究中，我們通過試驗(yàn)對比選擇合適的訓(xùn)練函數(shù)。首先設(shè)定好隱含層神經(jīng)元數(shù)、最大訓(xùn)練次數(shù)、網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)誤差精度、學(xué)習(xí)速率等參數(shù)，然后再采用不同的訓(xùn)練函數(shù)對相同的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，最后對比訓(xùn)練過程。通過分析各種訓(xùn)練函數(shù)的訓(xùn)練過程發(fā)現(xiàn)，trainlbr函數(shù)在所有的訓(xùn)練函數(shù)中收斂速度最快（即達(dá)到極小值的速度是最快），而且訓(xùn)練步數(shù)也最少，所以本研究選擇trainbr函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)。

1.4.6學(xué)習(xí)速率的選擇 在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)，我們需要選擇合適的學(xué)習(xí)速率來控制網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中網(wǎng)絡(luò)權(quán)值變化幅值的大小，學(xué)習(xí)速率太小則會(huì)使得收斂變慢，學(xué)習(xí)時(shí)間變長；學(xué)習(xí)速率太大，網(wǎng)絡(luò)達(dá)到全局最小的可能性將增大，但可能會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)來回振蕩和過度收斂現(xiàn)象。學(xué)習(xí)速率一般在0.01～0.7之間選取。對于學(xué)習(xí)速率選擇只能進(jìn)行試選，然后根據(jù)訓(xùn)練情況選擇一個(gè)合適的學(xué)習(xí)速率反復(fù)訓(xùn)練。結(jié)合實(shí)際要求，通過仿真試驗(yàn)討論，初選學(xué)習(xí)速率為0.01。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、傳遞函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)和學(xué)習(xí)速率等結(jié)構(gòu)參數(shù)的仿真試驗(yàn)，最終確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。

表1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)Table1　Structural parameters of the neural network

1.5程序設(shè)計(jì)及學(xué)習(xí)

根據(jù)上文所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)定學(xué)習(xí)速率為0.01，誤差e＜0.02，訓(xùn)練最大次數(shù)10000次，利用Matlab軟件編制BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序［14-15］，主要程序如下∶

Net=newff（minmax（pt），［7，4］，｛'tansig'，'logsig'｝，'trainbr'）；

net.trainparam.epochs=10000；

net.trainparam.goal=0.002；

LP.lr=0.01；

net=train（net，pt，tt）；

y=sim（net，pte）；

error=y-tte；

sum=norm（error）；

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序按照算法對訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷修正權(quán)值，直至程序達(dá)到了誤差要求或雖未達(dá)到誤差要求但達(dá)到了最大學(xué)習(xí)次數(shù)。當(dāng)學(xué)習(xí)完成后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就具有了通過7個(gè)工藝參數(shù)預(yù)測煙絲填充值的能力。隨后，可以利用檢驗(yàn)樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行檢驗(yàn)，并進(jìn)一步將模型應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中。

2　結(jié) 果

2.1樣本檢驗(yàn)結(jié)果

當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，利用26個(gè)檢驗(yàn)樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，并將得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值與檢驗(yàn)樣本值進(jìn)行比較。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值和檢驗(yàn)樣本值均在0到1之間，不利于觀察比較，所以均需進(jìn)行反歸一化，得到煙絲填充值，再將兩者進(jìn)行對比，如圖2所示。

由圖2可知，樣本值折線和預(yù)測值折線基本吻合，兩者的最大相對誤差3.6%，最小相對誤差1.41%。對樣本值和預(yù)測值兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行配對T檢驗(yàn)，平均差95%置信區(qū)間（-0.0472，0.0449），區(qū)間包含0；平均差=0（與≠0）的T檢驗(yàn)p值為0.959，無法拒絕原假設(shè)，即平均差=0，說明兩組數(shù)據(jù)無顯著差異。

圖2　檢驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析圖Fig. 2　Statistical analysis of tested results

2.2模型應(yīng)用預(yù)測結(jié)果

當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)完畢后，應(yīng)用該預(yù)測模型對正常生產(chǎn)的10批次煙絲進(jìn)行填充值預(yù)測，并與實(shí)際檢測值進(jìn)行比較。同樣，需先對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值進(jìn)行反歸一化，得到煙絲填充值，再與檢測值進(jìn)行對比，如圖3所示。

由圖3可知，預(yù)測值與檢測值吻合度較高，兩者的最大相對誤差3.12%，最小相對誤差1.22%，相對誤差較檢驗(yàn)時(shí)有下降趨勢。對檢測值和預(yù)測值兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行配對T檢驗(yàn)，平均差95% 置信區(qū)間（-0.0933，0.0833），區(qū)間包含0；平均差= 0 （與≠0）的T檢驗(yàn)p值為0.901，無法拒絕原假設(shè)，即平均差=0，說明兩組數(shù)據(jù)無顯著差異。

圖3　預(yù)測結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析Fig. 3　Statistical analysis of predicted results

3　討 論

由填充值預(yù)測模型的檢驗(yàn)和運(yùn)用結(jié)果分析可知，預(yù)測值和實(shí)際值的相對誤差小于4%，相對誤差在合理范圍內(nèi)，且有下降趨勢，結(jié)果較理想，這說明預(yù)測模型的預(yù)測能力較好，已具備了一定的實(shí)用性。研究表明［16-18］，隨著樣本的不斷豐富，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還能通過樣本進(jìn)行再學(xué)習(xí)，從而產(chǎn)生新的權(quán)值分布和閾值，不斷提高預(yù)測能力。因此，隨著煙絲填充值預(yù)測模型的不斷應(yīng)用，預(yù)測值和實(shí)際值的相對誤差有進(jìn)一步減小的可能性。

本研究中選取了氣流烘絲線對煙絲填充值影響最大的7個(gè)工藝參數(shù)（松散回潮出口物料含水率、切絲寬度、葉絲增溫增濕熱風(fēng)溫度、葉絲增溫增濕出口物料含水率、葉絲氣流干燥燃燒爐溫度、葉絲氣流干燥混合風(fēng)溫、葉絲氣流干燥出口物料含水率）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。在實(shí)際運(yùn)用中，可根據(jù)需求適當(dāng)減少工藝參數(shù)個(gè)數(shù)，以簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；在條件允許的情況下，也可以引入更多的工藝參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，從而達(dá)到提高模型預(yù)測能力的目的。本文雖然只針對氣流烘絲線建立了煙絲填充值預(yù)測模型，但滾筒烘絲線預(yù)測模型的原理和方法是一致的，只需將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層替換為滾筒烘絲筒壁溫度、熱風(fēng)溫度、滾筒轉(zhuǎn)速等工藝參數(shù)。

4　結(jié) 論

本研究選取了7個(gè)對煙絲填充值影響較大的工藝參數(shù)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對工藝參數(shù)和煙絲填充值間的數(shù)量關(guān)系進(jìn)行了初步建模，并經(jīng)過MATLAB編程和訓(xùn)練后使該模型具備了通過工藝參數(shù)預(yù)測煙絲填充值的能力，預(yù)測結(jié)果的相對誤差為4%左右，預(yù)測能力較好，為工藝參數(shù)和填充值之間的相互調(diào)整提供了理論依據(jù)和仿真方法。

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Study on the Forecasting Model of Cut Tobacco Filling Value Based on the Neural Network

LU Yuhao1， WANG Binbin1， WAN Yunfei1， WANG Guangchao， NIU Ruping1，ZHANG Juan1， YANG Ying1， JI Haibo2
（1. Tengzhou Cigarette Factories of Shandong Tobacco Industrial Co.， Ltd.， Tengzhou， Shandong 277500， China； 2. Technology Center of Shandong Tobacoo Industrial Co.， Ltd.， Jinan 250013， China）

The filling property is a vitally important physical index of cut tobacco. Due to the similar cigarette blending formulation and fixed technological process in cigarette production， relevant technological parameters have direct and significant influence on the filling value of cut tobacco. However， the relationship between the parameters and filling value is nonlinear， which makes it difficult to calculate filling values of cut tobacco directly based on the parameters. Therefore， seven most important technological parameters were selected， and the quantitative relation model between various parameters and the filling value was established with the BP neural network. Further， the model was designed with the BP neural network and trained through a large amount of data， so it could forecast the filling value according to the seven technological parameters and the relative error of forecasting results was about 4%. The establishment of the forecasting model provides a theoretical basis and simulation method for the mutual adjustment between the technological parameters and the filling value of cut tobacco.

BP neural network； technological parameter； filling value

TS41+1

1007-5119（2016）05-0082-05

10.13496/j.issn.1007-5119.2016.05.015

陸玉浩（1989-），男，碩士，主要從事煙草工藝研究。E-mail：luyuhao19890629@163.com

2016-03-10

2016-07-04