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基于TCN-BiGRU结合自注意力机制的储粮温度预测研究
被引量：
3
1
作者
祝玉华
张钰涵
+1 位作者
李智慧
甄彤
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第12期133-139,共7页
粮食仓储管理对于国家具有重要意义,储粮温度是判断粮食仓储安全的重要指标之一。准确地预测储粮温度并及时做出相应的防护措施能够有效降低粮食仓储损耗。针对传统储粮温度预测模型预测准确度较低的问题,提出一种融合时域卷积网络(TCN...
粮食仓储管理对于国家具有重要意义,储粮温度是判断粮食仓储安全的重要指标之一。准确地预测储粮温度并及时做出相应的防护措施能够有效降低粮食仓储损耗。针对传统储粮温度预测模型预测准确度较低的问题,提出一种融合时域卷积网络(TCN)、自注意力机制(Self-Attention)和双向门控循环单元(BiGRU)的网络模型。首先通过TCN提取储粮温度数据的局部特征,并根据储粮温度数据的时序特征将自注意力机制加入网络为不同粮情特征分配权重,突出对储粮温度预测影响更大的特征,之后利用BiGRU网络学习粮情序列的双向依赖关系来获取序列中的更多信息,实现对储粮温度的预测。结果表明,所提出的模型均方根误差RMSE为0.389 5,平均绝对误差MAE为0.328 1,确定系数R2为0.991 2,与其他模型相比误差小,预测精度高,能够为粮仓的温度管控提供决策依据。
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关键词
储粮温度预测
时域卷积网络
自注意力机制
门控循环单元网络
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职称材料
基于智能算法的储粮通风温度预测
2
作者
吕宗旺
柳航
孙福艳
《中国农机化学报》
北大核心
2025年第1期91-98,共8页
在当前粮食安全日益受到关注的背景下,对储粮过程中的温度波动进行准确预测,并通过智能化的通风控制系统实现对储粮环境的优化管理成为亟待解决的问题。基于此,提出一种CNN-BiGRU-Attention网络模型,通过CNN提取特征图中时序数据之间的...
在当前粮食安全日益受到关注的背景下,对储粮过程中的温度波动进行准确预测,并通过智能化的通风控制系统实现对储粮环境的优化管理成为亟待解决的问题。基于此,提出一种CNN-BiGRU-Attention网络模型,通过CNN提取特征图中时序数据之间的潜在关系,并将处理后的特征向量作为BiGRU网络的输入,根据粮情数据的时序特征,在BiGRU网络中加入Attention为粮情特征分配权重;以及采用IPSO优化模型超参数的多模型融合算法来预测粮堆温度。使用吉林省榆树某直属粮库的数据集验证该预测模型,结果显示:均方根误差RMSE为0.046 9,平均绝对误差MAE为0.031 5,确定系数R~2为0.992 5,与其他模型相比,有效地提高预测精度。通过将储粮温度预测功能应用于粮情测控系统中,实现机械通风智能化来保障粮食的安全储藏。
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关键词
储粮温度预测
改进粒子群算法
粮食储藏
通风控制
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职称材料
题名
基于TCN-BiGRU结合自注意力机制的储粮温度预测研究
被引量：
3
1
作者
祝玉华
张钰涵
李智慧
甄彤
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第12期133-139,共7页
基金
国家重点研发计划(2022YFD2100202)
河南省高等学校重点科研项目计划(24A520013)。
文摘
粮食仓储管理对于国家具有重要意义,储粮温度是判断粮食仓储安全的重要指标之一。准确地预测储粮温度并及时做出相应的防护措施能够有效降低粮食仓储损耗。针对传统储粮温度预测模型预测准确度较低的问题,提出一种融合时域卷积网络(TCN)、自注意力机制(Self-Attention)和双向门控循环单元(BiGRU)的网络模型。首先通过TCN提取储粮温度数据的局部特征,并根据储粮温度数据的时序特征将自注意力机制加入网络为不同粮情特征分配权重,突出对储粮温度预测影响更大的特征,之后利用BiGRU网络学习粮情序列的双向依赖关系来获取序列中的更多信息,实现对储粮温度的预测。结果表明,所提出的模型均方根误差RMSE为0.389 5,平均绝对误差MAE为0.328 1,确定系数R2为0.991 2,与其他模型相比误差小,预测精度高,能够为粮仓的温度管控提供决策依据。
关键词
储粮温度预测
时域卷积网络
自注意力机制
门控循环单元网络
Keywords
grain storage temperature prediction
time-domain convolutional network(TCN)
self-attention mechanism
gated recursive unit(GRU)
分类号
S379 [农业科学—农产品加工]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于智能算法的储粮通风温度预测
2
作者
吕宗旺
柳航
孙福艳
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
粮食信息处理与控制教育部重点实验室
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2025年第1期91-98,共8页
基金
国家重点研发计划课题(2017YFD0401004,2022YFD2100202)。
文摘
在当前粮食安全日益受到关注的背景下,对储粮过程中的温度波动进行准确预测,并通过智能化的通风控制系统实现对储粮环境的优化管理成为亟待解决的问题。基于此,提出一种CNN-BiGRU-Attention网络模型,通过CNN提取特征图中时序数据之间的潜在关系,并将处理后的特征向量作为BiGRU网络的输入,根据粮情数据的时序特征,在BiGRU网络中加入Attention为粮情特征分配权重;以及采用IPSO优化模型超参数的多模型融合算法来预测粮堆温度。使用吉林省榆树某直属粮库的数据集验证该预测模型,结果显示:均方根误差RMSE为0.046 9,平均绝对误差MAE为0.031 5,确定系数R~2为0.992 5,与其他模型相比,有效地提高预测精度。通过将储粮温度预测功能应用于粮情测控系统中,实现机械通风智能化来保障粮食的安全储藏。
关键词
储粮温度预测
改进粒子群算法
粮食储藏
通风控制
Keywords
grain storage temperature prediction
improved particle swarm algorithm
grain storage
ventilation control
分类号
S379.9 [农业科学—农产品加工]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TCN-BiGRU结合自注意力机制的储粮温度预测研究
祝玉华
张钰涵
李智慧
甄彤
《中国农机化学报》
北大核心
2024
3
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职称材料
2
基于智能算法的储粮通风温度预测
吕宗旺
柳航
孙福艳
《中国农机化学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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