近年來糧食產(chǎn)量不斷增高,糧食安全問題愈發(fā)突出。在糧食儲(chǔ)藏遇到的問題中,溫度對(duì)其影響最大,若能利用現(xiàn)有糧倉數(shù)據(jù)對(duì)糧食的溫度進(jìn)行有效預(yù)測,就可以提前發(fā)現(xiàn)糧食儲(chǔ)藏安全問題,減少糧食在儲(chǔ)藏過程中的損失。論文首先使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)糧食溫度進(jìn)行預(yù)測;然后使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體對(duì)糧食溫度進(jìn)行預(yù)測,同時(shí)為了進(jìn)一步的提高預(yù)測效果,使用不同的優(yōu)化方法改進(jìn)預(yù)測模型。本文為建立有效的糧溫預(yù)測模型做出了如下工作:(1)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎能擬合出任何函數(shù)且能自動(dòng)更新自身參數(shù)等優(yōu)點(diǎn),建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糧情預(yù)測模型;根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的缺點(diǎn)利用粒子群(PSO)算法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到糧情預(yù)測模型;同時(shí)針對(duì)粒子群算法收斂速度慢等缺點(diǎn),提出新的慣性權(quán)重并利用遺傳算法的交叉和變異操作改進(jìn)粒子群算法尋優(yōu)過程,最后將改進(jìn)PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到糧情預(yù)測模型。對(duì)BP、PSO-BP和改進(jìn)PSO-BP三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果進(jìn)行測試,得出BP均方誤差為0.02472,PSO-BP均方誤差為0.01970,改進(jìn)PSO-BP均方誤差為0.01592;從而得出改進(jìn)PSO-BP神...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 國內(nèi)外糧情研究現(xiàn)狀
        1.2.2 深度學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
    1.3 現(xiàn)有糧情預(yù)警模型
    1.4 論文的主要工作
    1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 常用預(yù)測模型和深度學(xué)習(xí)
    2.1 常用數(shù)據(jù)預(yù)測模型
        2.1.1 多項(xiàng)式回歸
        2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.3 支持向量回歸
    2.2 深度學(xué)習(xí)的概念
    2.3 深度學(xué)習(xí)常見預(yù)測模型
        2.3.1 深度置信網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)BP糧情預(yù)測模型研究
    3.1 BP參數(shù)分析
    3.2 GANPSO算法
        3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)PSO原理
        3.2.2 慣性權(quán)重優(yōu)化
        3.2.3 遺傳算法優(yōu)化
    3.3 糧情預(yù)測模型構(gòu)建
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.4.1 GANPSO算法測試
        3.4.2 糧情預(yù)測結(jié)果測試
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于改進(jìn)LSTM糧情預(yù)警模型研究
    4.1 LSTM理論分析及結(jié)構(gòu)改進(jìn)
    4.2 模型改進(jìn)方式研究
        4.2.1 激活函數(shù)
        4.2.2 正則化方法
        4.2.3 優(yōu)化算法
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析
        4.3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
        4.3.2 預(yù)測模型搭建
        4.3.3 糧情預(yù)測實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.4 糧情預(yù)警模型構(gòu)建
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的階段性成果



本文編號(hào)：3872948