我国是一个农业大国,粮食也是我国基本生活的保障,是人民群众最重要的物质基础,因此粮食的安全储藏不仅关系到我国的经济发展,而且关系到社会的稳定以及可持续发展。粮食是生命体,在其呼吸作用以及粮堆内部的储粮害虫或其他微生物的作用下会产生水分和热量,如果不及时发现处理,粮食就会发霉变质,造成损失,因此粮堆内部温度的检测极为重要。粮堆湿热模型可以全面构造粮堆内部温度场,可以用数学的方法进行粮堆内部温度场的模拟,用现有数据来构造整个粮堆内部的温度场,但是由于粮堆内部环境复杂,参数众多,且参数之间相互影响,相互关联,因此参数的确定比较困难,目前主要靠经验以及数据的反演推算法,参数的估计有所不足,严重影响到粮堆湿热模型的精确度,威胁到粮食的安全存储。为此本文主要做了以下几方面研究：(1)本文分析研究了粮堆湿热模型,在模型的基础上分析了粮堆的热物性参数以及参数之间的关系,并且通过实验等方式对各个参数之间的关系进行分析研究,为应用粒子群算法估计参数值提供技术支持。(2)研究了当前粒子群算法的现状,分析各个智能化算法的优劣,并且将混合粒子群算法应用到粮堆湿热模型参数估计中去,产生出最优的参数值,并与其他参数获取方法进行对比。(3)利用粮堆湿热模型构造含有热源的粮堆内部温度场,并且在现有数据的基础上预测粮堆内部一点温度的走势。