【摘要】：準(zhǔn)確及時(shí)的掌握各個(gè)地區(qū)的儲(chǔ)糧數(shù)量分布情況是保障我國糧食數(shù)量安全的必要前提。目前主要通過稱重法來統(tǒng)計(jì)各區(qū)域糧倉的儲(chǔ)糧情況,稱重法不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且每年的清查工作都會(huì)造成不同程度的糧食損失。因此,為解決傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的弊端,開發(fā)出快速、精準(zhǔn)的糧倉儲(chǔ)糧數(shù)量檢測(cè)系統(tǒng)具有重要意義。本文引入了物聯(lián)網(wǎng)以及智能決策支持等技術(shù),建立了基于SVR的糧倉儲(chǔ)糧數(shù)量檢測(cè)模型并開發(fā)相應(yīng)的檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了糧倉儲(chǔ)糧數(shù)量檢測(cè)誤差低于3%的目標(biāo),滿足了實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地獲取糧倉儲(chǔ)糧數(shù)量的要求。本文著重研究了SVR算法在檢測(cè)糧倉儲(chǔ)糧數(shù)量方面的應(yīng)用。通過使用壓力傳感器網(wǎng)絡(luò)采集倉底壓力,并利用SVR算法做儲(chǔ)糧數(shù)量回歸預(yù)測(cè)。本論文主要的研究工作有:(1)從統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基本概念出發(fā),用數(shù)學(xué)語言概述了SVR的基本理論。分析了三種常用回歸算法的優(yōu)劣,并結(jié)合本課題的要求深入探討了這三種算法與SVR的特點(diǎn)。最后通過對(duì)比總結(jié),給出了SVR方法的選擇依據(jù)。(2)研究了糧倉糧堆數(shù)量與糧堆壓強(qiáng)分布的關(guān)系,建立了基于糧倉底面與側(cè)面的壓力傳感器檢測(cè)模型,給出了壓力傳感器的布置模型。針對(duì)傳感器輸出均值波動(dòng)較大的問題,提出了基于傳感器壓強(qiáng)均值的SVR檢測(cè)模型。針對(duì)預(yù)測(cè)誤差較大的問題,提出了基于傳感器輸出序列的SVR檢測(cè)模型。(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)系統(tǒng)的各個(gè)軟硬件模塊以及整體功能。系統(tǒng)由壓力傳感器、數(shù)據(jù)集中器、網(wǎng)關(guān)、SVR檢測(cè)模型以及檢測(cè)軟件組成。本系統(tǒng)可實(shí)時(shí)檢測(cè)糧倉儲(chǔ)糧數(shù)量,有效提高了國家糧食監(jiān)管部門的工作效率。
【圖文】：

結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化示意圖

多項(xiàng)式擬合示意圖
【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S379;TP212.9;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2553060