糧食安全對于維護社會的安定至關重要,而科學儲糧是保障糧食安全的必要手段。由于糧倉里的糧食是在沒有經(jīng)過任何加工和包裝的情況下直接儲藏在糧庫內(nèi),所以如果糧堆溫度過高將直接導致糧食發(fā)霉、發(fā)芽、滋生微生物等情況的發(fā)生。因此,科學儲糧的關鍵是糧倉管理人員需要及時掌握糧庫中糧堆的溫度變化情況,因為糧堆溫度變化是糧食品質(zhì)變化的重要標志,然后在根據(jù)溫度的各種變化情況采取通風和防霉措施以及其他安全管理措施,以保證糧食在糧庫里更好的儲藏,所以在糧庫中建立完善的糧堆溫度預測體系就非常必要。本文為實現(xiàn)對糧堆溫度的準確預測,主要做了以下研究工作。在分析了糧堆溫度變化的生態(tài)環(huán)境后,并依據(jù)溫度數(shù)據(jù)變化的復雜性和不確定性,本文采用以BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法為基礎的組合算法模型實現(xiàn)對糧堆溫度的短期準確預測。第一種組合方法是將粒子群優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法結(jié)合起來,由于神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)重都是通過初始化得到,然后在訓練的過程中不斷的迭代不斷的優(yōu)化,但是我們不確定哪一次迭代后得到的權(quán)重和偏向是最優(yōu)的,因此提出了第一種組合方法,先使用粒子群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行權(quán)重和偏向的尋優(yōu),然后在進行糧堆溫度預測。第二種組合方式是將主成分分...

【文章頁數(shù)】：47 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

結(jié)構(gòu)BackPropagationNeuralNetwork）是一種的稱為多層感知器或者BP神經(jīng)網(wǎng)絡，它的入，另一方面是方向反饋。原始觀測數(shù)據(jù)出層的節(jié)點數(shù)，但是神經(jīng)網(wǎng)絡的隱藏層的般情況來看，我們可以通過經(jīng)驗公式來確下h=√++P神經(jīng)網(wǎng)絡的隱藏層的節(jié)點數(shù)量，m代表....

圖2BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法流程圖

圖4BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測的結(jié)果

的不同量綱的影響，具體如下所示=∑()()（3.22）其中，為原始觀測序列，為歸一化處理后的數(shù)據(jù)序列。下面引用具體的圖例說明實驗結(jié)果，其中紅線代表預測值，藍線代表實際值。

圖5基于粒子群優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡組合預測的結(jié)果

圖5基于粒子群優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡組合預測的結(jié)果BP神經(jīng)網(wǎng)絡和PSO_BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測誤差結(jié)果如下表所示，其中RMSE為均誤差。表1神經(jīng)網(wǎng)絡預測的結(jié)果實際值預測值（BP）準確率%（PSO_BP）準確率%12.2312.317914920.71....

本文編號：3968939