Prediction of Papaya fruit moisture content using hybrid GMDH - neural network modeling during thin layer drying process
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 255
This Paper With 11 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper 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
Abstract:
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.
Keywords:
Authors
علیرضا یوسفی
دانشگاه فردوسی مشهد
ناصر قاسمیان
دانشگاه بناب
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :