典型文献
基于小波分解-长短期记忆网络预测模型的酱卤肉制品安全预测分析
文献摘要：
为实现酱卤肉制品安全风险精准预警,本研究基于2014-2019年全国酱卤肉制品历史抽样检验数据信息,尝试将小波分解和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型相结合,构建了全国31个省份酱卤肉制品安全风险预测模型.结果表明,小波分解-LSTM预测模型对酱卤肉制品安全风险预测有较高的准确率,以湖北省为例,预测准确率为0.99,全国31个省份的平均准确率为0.95,标准偏差为0.029,整体准确率较高,且准确率波动较小,说明建立的小波分解-LSTM模型可以适用于酱卤肉制品安全风险等级的精准预测,可为日常监管和食品安全风险预警提供技术支撑.
文献关键词：
酱卤肉制品;风险预测模型;小波分解;长短期记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
尹佳;陈翔;董曼;陈锂;郭鹏程;张涛;文红
作者机构：
湖北省食品质量安全监督检验研究院,湖北省食品质量安全检测工程技术研究中心,湖北武汉 430075;武汉理工大学计算机与人工智能学院,湖北武汉 430070
文献出处：
引用格式：
[1]尹佳;陈翔;董曼;陈锂;郭鹏程;张涛;文红-.基于小波分解-长短期记忆网络预测模型的酱卤肉制品安全预测分析)[J].食品科学,2022(03):121-128
A类：
B类：
于小波,小波分解,长短期记忆网络,酱卤肉制品,安全预测,预测分析,精准预警,抽样检验,检验数据,long,short,term,memory,风险预测模型,预测准确率,平均准确率,标准偏差,安全风险等级,精准预测,日常监管,食品安全风险,安全风险预警
AB值：
0.181914
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
