基于人工神经网络的玉米干燥过程数学模拟及仿真研究的中期报告本研究主要旨在通过人工神经网络模型来对玉米干燥过程进行数学模拟和仿真，以优化干燥效果和降低能耗。首先，我们对玉米干燥过程中所需的各项物理参数进行了收集和整理，包括环境温度、湿度、干燥温度、湿度、时间等。然后，我们建立了一个人工神经网络模型，该模型由三层神经元组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收物理参数数据，隐藏层进行特征提取和预测，最后输出层得到干燥效果预测结果。接下来，我们使用MATLAB软件对该模型进行了训练和验证。训练数据集包括了各种不同环境条件下的玉米干燥数据，我们采用反向传播算法进行神经网络模型的训练。通过交叉验证的方法，确定了最佳的网络结构和参数。最后，我们运用训练好的人工神经网络模型来进行玉米干燥效果的预测，结果表明该模型可以准确地预测干燥效果，并且在运行过程中具有较好的鲁棒性，可以有效地优化干燥效果和降低能耗。未来，我们将继续完善该模型，进一步优化其预测效果，并将其应用到实际生产中，以提高玉米干燥的质量和效率。