【摘 要】
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中国作为粮食需求大国,粮食问题关乎国运民生,科学储粮是粮食产后的重要环节,粮食储藏过程中,虫害、霉变是造成粮食损失的重大安全隐患。为了减少储粮损失,保证储粮安全,需要及时预测粮情的变化,在发生问题前及早采取通风、熏蒸等措施。随着人工智能技术的发展,机器学习和神经网络技术可以取代传统的人工经验判断储粮安全的方法,采用基于神经网络的预测模型,更加实时和准确的预测储粮安全问题的发生。论文设计一种粮情智能
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中国作为粮食需求大国,粮食问题关乎国运民生,科学储粮是粮食产后的重要环节,粮食储藏过程中,虫害、霉变是造成粮食损失的重大安全隐患。为了减少储粮损失,保证储粮安全,需要及时预测粮情的变化,在发生问题前及早采取通风、熏蒸等措施。随着人工智能技术的发展,机器学习和神经网络技术可以取代传统的人工经验判断储粮安全的方法,采用基于神经网络的预测模型,更加实时和准确的预测储粮安全问题的发生。论文设计一种粮情智能监测系统,系统硬件设计实现储粮环境参数的监测,使用GRU网络和注意力机制提取粮情数据的时序特征,基于IPSO-GRU-Attention模型预测粮情实现系统预警功能,论文主要工作如下:1、设计一种基于GRU-Attention网络的时序数据特征提取模型。根据粮情数据的时序特征,在GRU网络中加入注意力机制为粮情特征分配权重,隐藏层中采用Dropout算法,防止网络模型过拟合。实验表明,在加入Dropout后模型RMSE误差减少了18%,加入注意力机制后模型误差RMSE误差减小4.5%。2、提出基于IPSO-GRU-Attention的粮情温度预测算法。由于训练GRU网络时存在网络陷入极值、无法收敛的问题,在初始化网络时加入粒子群算法将网络初始权值和阈值调整到全局最优解区间。使用线性微分递减策略惯性因子和异步学习因子优化粒子群算法中粒子的搜寻策略,避免粒子过早收敛。经过Adam优化训练得到最终的粮情温度预测模型,实验表明,模型RMSE误差为0.070,MAE误差为0.058,MAPE误差为0.332%,优化后RMSE误差减小13%。3、设计和实现粮情监测系统,系统硬件采用无线终端设备、串口继电器、传感器和Linux云服务器实现温湿度数据并联采集上传和多路二氧化碳数据采集上传。系统后台接收并解析数据包,存入My SQL数据库,进行预警分析。系统基于B/S架构,用户在前端可查询粮情数据、查看预警结果、管理系统和人员数据。经测试,系统预警平均准确率为89.9%,满足粮情预警需求,符合系统要求。
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