针对拖拉机田间试验数据不足、机组作业质量无法实时评估与准确预测的问题,设计了涵盖多参数、多工况的车载测试终端,构建了全国范围的田间作业试验拖拉机作业载荷数据平台系统,以获取拖拉机各关键零部件的田间作业载荷数据.在此基础上,研究了准确预测、评价拖拉机田间旋耕作业质量的智能算法,为产品研发、性能预测以及作业评估提供全面的基础数据与可靠的预测结果.基于农业大数据,融合BP神经网络与遗传算法对数据平台基础作业载荷进行分类挖掘,预测评价了拖拉机田间旋耕作业质量,结果表明,基于遗传算法的神经网络预测精度高达96.77％,均方根误差(RMSE)小于0.01,说明拖拉机作业载荷数据平台的基于遗传算法的神经网络预测模型可准确预测评价拖拉机田间旋耕工况的作业质量.
拖拉机 作业载荷数据平台 作业质量 预测