發(fā)布時間：2020-04-17 22:58

【摘要】：在總結(jié)糧情監(jiān)控發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上,首先介紹糧情監(jiān)控系統(tǒng)STM32下位機的硬、軟件開發(fā)過程,接著闡述基于C#及SQL Server的上位機監(jiān)控管理系統(tǒng)軟件的具體實現(xiàn)過程及關鍵技術(shù)。論文在深入分析儲糧溫度變化規(guī)律的基礎上,創(chuàng)造性提出“挖心分層”儲糧溫度預測算法。通過SPSS軟件回歸分析,提取每層儲糧溫度的主要影響因素,編寫傳統(tǒng)GM(1,N)儲糧溫度預測算法。針對傳統(tǒng)GM模型因背景值選擇缺陷引起的預測精度欠佳問題,引用基于可調(diào)因子的背景值重構(gòu)GM模型,并提出使用遺傳算法對可調(diào)因子尋優(yōu),設計算法程序構(gòu)建GA-GM儲糧溫度預測模型。通過對比傳統(tǒng)GM模型、積分重構(gòu)GM模型,驗證GA-GM模型預測最穩(wěn)定、精度最高。為進一步提高預測效果,論文引入時間序列預測算法優(yōu)化GA-GM模型預測誤差。使用Eviews軟件分析ARMA模型誤差校正算法的可行性。為增加算法適用性,編寫ARIMA自動建模程序并與GA-GM模型構(gòu)成組合模型,實驗驗證組合模型進一步提高了預測精度。為實現(xiàn)儲糧未來溫度預測,提出借鑒新陳代謝GM模型建模思想設計預測方案,結(jié)果證明方案預測效果準確可靠。最后使用糧情監(jiān)控系統(tǒng)調(diào)用儲糧溫度預測算法,實現(xiàn)理論研究與實際應用的結(jié)合。系統(tǒng)功能測試證明基于儲糧溫度預測功能的糧情監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)了糧倉環(huán)境數(shù)據(jù)的準確采集、儲糧溫度的穩(wěn)定預測、糧情的可靠監(jiān)控,實用價值高。
【圖文】：

邐ＹＬ－７０逡逑按照國家標準要求及倉型特點，設計如圖２－２所示的傳感器布置方案。由圖逡逑中標注數(shù)據(jù)可知，該布置方案適用于倉內(nèi)儲糧體積長＊寬＊高小于的逡逑平房倉型。逡逑＜５ｍ邐０．３￣０．５ｍ逡逑翁邋一邋�！蓿恚翦义希冲义希埃冲�？０．５ｍ邐＜５ｍ逡逑Ｂ邋＿，邐，，邐，邐ＷＷＷ逡逑Ｓ邋ｒ＝＂邐邐＂ｎ邐Ａ逡逑２邋Ｌ邋？邐？邋睿］

本文編號：2631402