引物、预测大曲翻曲温度模型的建模方法及预测方法

本申请提供引物、预测大曲翻曲温度模型的建模方法及预测方法。建模方法，包括：S10：获取建模数据集Q；S20：5D比例为高温大曲第一发酵阶段发酵第5天的大曲样品中乳酸片球菌与贝莱斯芽孢杆菌的含量比例，以训练集中Ni个大曲样品分别对应的入仓温度、1D温度、2D温度、3D温度、4D温度、5D温度及5D比例作为模型训练的输入特征值，以第8天翻曲温度为目标变量，训练多个机器学习模型；S30：并根据各机器学习模型的均方误差和过拟合情况确定机器学习模型；S40：采用遍历方法优化步骤S20所确定的机器学习模型的训练参数，得到预测大曲翻曲温度模型。建模方法建立的模型可以提高对在较低环境温度下发酵的高温大曲一次翻曲温度预测的准确性。