[发明专利]基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法

说明书

本发明为一种基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法，其克服了现有技术中存在的预测果蔬产品呼吸速率的精度不高，只能针对单一果蔬品种，拟合效果不稳定的问题，提出基于存储温度、存储时间、果蔬成熟度影响的果蔬呼吸速率模型，通过改进粒子群算法估计果蔬呼吸速率模型参数，果蔬呼吸速率模型参数精度高，适用范围广。本发明包括以下步骤：(1)构建果蔬呼吸速率模型；(2)粒子群参数初始化；(3)计算适应度值，更新粒子速度和位置；(4)更新全局最优粒子；(5)更新全局最差粒子；(6)调整学习权重；(7)达到收敛条件或最大迭代次数，是进入下一步，否则回到步骤(3)；(8)输出最优值。

技术领域：

本发明属于果蔬气调包装技术领域，涉及一种基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法。

背景技术：

气调包装是目前最有效的果蔬保鲜方法。在果蔬气调包装应用中，存在着两个动态过程：一方面，采摘后的果蔬仍具有呼吸作用，消耗包装内的O₂使其浓度逐渐降低，释放CO₂使其浓度逐渐升高。另一方面，包装内外不同气体分压导致气体渗透作用。包装外部的O₂浓度高于包装内浓度，导致O₂渗透扩散至包装内部；而包装内部的CO₂浓度高于包装外浓度，导致CO₂渗透扩散至包装外部。当果蔬呼吸消耗O₂的速率等于通过薄膜渗入O₂的速率，且果蔬呼吸释放CO₂的速率等于薄膜渗出CO₂速率时，包装内建立起关于O₂和CO₂气调动态平衡环境。

气调包装设计在于使果蔬的呼吸速率和薄膜的透气率匹配，形成最佳存储条件，即上述气体动态平衡环境。在气调动态平衡环境下,果蔬的呼吸速度降到最低代谢水平,从而延长果蔬产品货架寿命。

建立果蔬呼吸速率模型是正确设计气调包装的基础。设计不良的气调包装不但无法延长果蔬产品的货架寿命，而且还可能引起无氧呼吸、发酵等一系列问题，加速果蔬腐败变质，甚至导致食品质量安全问题。影响果蔬呼吸速率的因素主要包括存储温度、存储时间、果蔬成熟度。目前，国内外尚未有考虑存储温度、存储时间、果蔬成熟度综合影响的果蔬呼吸模型，使用较多的有基于酶动力学理论的Michaelies-Menten(米氏模型)和基于统计学的呼吸速率模型。但是这两种建模方法都存在不足：米氏模型无法解释果蔬的呼吸机理，并且在预测果蔬产品呼吸速率的精度不高；基于统计学的呼吸速率模型，虽然精度优于米氏模型，但模型一般采用以气体浓度或温度为自变量的多元函数来计算果蔬呼吸速率，导致模型只能针对单一果蔬品种，拟合效果不稳定。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法，其克服了现有技术中存在的预测果蔬产品呼吸速率的精度不高，只能针对单一果蔬品种，拟合效果不稳定的问题，提出基于存储温度、存储时间、果蔬成熟度影响的果蔬呼吸速率模型，进一步通过改进粒子群算法估计果蔬呼吸速率模型参数，果蔬呼吸速率模型参数精度高，适用范围广。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)构建果蔬呼吸速率模型；

(2)粒子群参数初始化；

(3)计算适应度值，更新粒子速度和位置；

(4)更新全局最优粒子；

(5)更新全局最差粒子；

(6)调整学习权重；

(7)达到收敛条件或最大迭代次数，是则进入下一步，否则回到步骤(3)；

(8)输出最优值；

具体包括以下步骤：