基于云遺傳rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糧情預(yù)測(cè)模型研究

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4、ionPredicationModelADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangYinhuaSupervisor：Prof.ZhenTongSchoolofInformationScienceandEngineeringHenanUniversityofTechnology,Zhengzhou,China摘要近年來由于國(guó)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(guó)家興建了許多大型國(guó)有糧庫，單倉容量是以往所建單倉容量的數(shù)倍，在儲(chǔ)備糧堆中發(fā)生的霉變，蟲害問題也更加嚴(yán)重。

5、糧食作為一種特殊及復(fù)雜的生命體，糧堆內(nèi)部溫度場(chǎng)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(cè)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(shì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，圍繞糧堆生態(tài)環(huán)境，針對(duì)糧情預(yù)測(cè)模型做了如下研究：1）對(duì)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(duì)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(jiǎn)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(duì)該算法的性能與其他算法進(jìn)行了對(duì)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(cè)中，

6、研究適用于糧堆溫度預(yù)測(cè)模型的云遺傳RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法。3）針對(duì)溫度、濕度、水分、CO2等多因素決定的糧情多傳感器檢測(cè)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(duì)其距離閾值進(jìn)行優(yōu)化；然后針對(duì)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(shì)，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(duì)于糧情檢測(cè)信息具有較好的魯棒性。關(guān)鍵詞：預(yù)測(cè)模型；云遺傳算法；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；D-S證據(jù)理論IAbstractInrecenty

7、ears,becauseofthecountryareveryconcernedabout"threeagriculture"problem,implementedaseriesoffavorablepolicies,combinedwiththefarmers'scientificfarming,makefoodproductionforyears,thestatebuiltmanylargestate-ownedgraindepot,inwhichthecapacityofsinglegraindepotiss