本文關(guān)鍵詞：基于云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糧情預(yù)測模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來由于國家十分關(guān)心“三農(nóng)”問題,實(shí)行了一系列惠農(nóng)政策,加之農(nóng)民科學(xué)種田,使糧食連年增產(chǎn),國家興建了許多大型國有糧庫,單倉容量是以往所建單倉容量的數(shù)倍,在儲備糧堆中發(fā)生的霉變,蟲害問題也更加嚴(yán)重。糧食作為一種特殊及復(fù)雜的生命體,糧堆內(nèi)部溫度場的變化規(guī)律也變得異常復(fù)雜,怎樣建立糧食糧堆內(nèi)部情況變化的預(yù)測模型是目前面臨的難題。本文為實(shí)現(xiàn)糧堆溫度變化趨勢的準(zhǔn)確預(yù)測,圍繞糧堆生態(tài)環(huán)境,針對糧情預(yù)測模型做了如下研究:1)對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型和學(xué)習(xí)算法以及遺傳算法的基本理論、特點(diǎn)與不足做了介紹,并針對遺傳算法的不足提出了一種基于云理論的改進(jìn)算法。2)利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單,逼近性能好,可以逼近任意的非線性函數(shù)等優(yōu)點(diǎn),研究基于云模型的遺傳算法改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性智能建模方法,并對該算法的性能與其他算法進(jìn)行了對比分析;將云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到糧堆溫度預(yù)測中,研究適用于糧堆溫度預(yù)測模型的云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法。3)針對溫度、濕度、水分、CO2等多因素決定的糧情多傳感器檢測信息,在研究使用K-means均值聚類算法確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)中心的基礎(chǔ)上,運(yùn)用云遺傳算法對其距離閾值進(jìn)行優(yōu)化;然后針對溫度、濕度、水分、CO2等多因素決定的糧情信息,結(jié)合信任度函數(shù),利用D-S證據(jù)理論和云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)勢,經(jīng)過優(yōu)化組合,提出了一種基于云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糧情信息融合算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明,該算法對于糧情檢測信息具有較好的魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：預(yù)測模型 云遺傳算法 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) D-S證據(jù)理論
【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 課題來源9
• 1.2 選題背景及研究意義9-10
• 1.3 影響儲糧環(huán)境的主要因子10-11
• 1.3.1 生物因子10-11
• 1.3.2 非生物因子11
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.5 現(xiàn)有糧情預(yù)測模型13-15
• 1.6 研究內(nèi)容及章節(jié)安排15-17
• 2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的基礎(chǔ)理論17-25
• 2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17-21
• 2.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型17-19
• 2.1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法19-20
• 2.1.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)與不足20-21
• 2.2 遺傳算法及其改進(jìn)21-24
• 2.2.1 遺傳算法基本理論21-23
• 2.2.2 遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)與不足23-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 3 云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在糧情溫度預(yù)測中的研究25-38
• 3.1 云遺傳算法25-28
• 3.1.1 云理論25-27
• 3.1.2 云遺傳算法27-28
• 3.1.3 影響性能參數(shù)分析28
• 3.2 云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其仿真實(shí)驗(yàn)28-33
• 3.2.1 云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法28-30
• 3.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)30-33
• 3.3 改進(jìn)算法在糧情溫度預(yù)測中的應(yīng)用及結(jié)果分析33-36
• 3.4 本章小結(jié)36-38
• 4 基于云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糧堆安全數(shù)據(jù)融合38-51
• 4.1 D-S證據(jù)理論38-42
• 4.2 基于云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及D-S證據(jù)理論融合算法42-45
• 4.3 糧情信息融合決策結(jié)果分析45-49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 5 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 本文工作與創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)51-52
• 5.2 展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-58
• 致謝58-59
• 個(gè)人簡介59

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糧情預(yù)測模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：431398