A decision support tool for the first stage of the tempering process of organic wheat grains in a mill
Notice bibliographique
Résumé
Summary Wheat tempering conditions grains before a milling process begins. Process adjustments must be made to reach a desired level of flour quality and yield, depending on multiple factors. This article aims to develop a decision support tool to help operators adjust the first‐stage tempering parameters. It is based on a regression model that predicts an increase in organic wheat moisture content according to the properties of the wheat (initial wheat moisture content, wheat protein content and wheat temperature), process parameters (targeted wheat moisture content, wheat flow rate, water flow rate, wheat quantity and resting time) and tempering conditions (water quantity, average day temperature and average day humidity). The increase in wheat moisture achieved during the first tempering stage varies between 0% and 5%. Five regression models were compared: OLS, LASSO, RIDGE, ElasticNet and XGBoost. The models have been developed and tested from a case study at an organic wheat mill. The results indicate that the LASSO model outperformed others, with an average prediction error of 0.428%. The model showed the importance of humidity and temperature factors during the tempering process. The flow of water and wheat were the most influential parameters for an increase in wheat moisture content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».