利用卡尔曼滤波算法的粮情预测与分析

粮食的安全存储,通常需要对温度、湿度、水分和CO_(2)浓度等环境信息进行常态化采集并判断粮食是否处于安全状态,为了减轻管理人员的劳动量以及做到及时处理,本文利用优化后的卡尔曼滤波算法,构建出粮情预测模型对粮库环境信息进行预测,达到提前预知粮库环境信息的变化情况。并将所构建的粮情预测模型与指数平滑法模型进行对比,结果表明:相较于指数平滑法模型,卡尔曼滤波算法所构建的粮情预测模型对各环境信息的平均误差较小,用作预测粮库环境信息行之有效,有一定的实用价值。

基于宽度学习系统的仓储粮情风险点预测模型

及时的仓储粮情预测是保证储粮安全的必要手段。目前,传统预测方法多从某一侧面对仓储粮情进行预测,无法实现对仓储粮情风险的精准综合评估,而深度学习方法则存在着所需训练样本数量巨大、训练难度高、时间长等瓶颈问题。针对这一现状,采用基于宽度学习的特征提取与融合方法,以及基于增量学习的训练方法(增强节点和输入数据增量算法),结合粮情数据的多模态特征,在宽度学习系统现有框架的基础上,提出了基于宽度学习系统的粮情风险预测模型。结果表明,与现有深度学习模型相比,在不降低预测准确度的前提下,预测模型大大节省了模型训练时间,降低了训练难度。预测模型成为深度学习模型的一种有效替代方案。

粮情智能分析基础数据手册的开发

十八大以来,我国通过粮安工程等项目,推动了储粮技术的数字化和智能化,建成了世界上最大的粮食物联网。但由此产生的大量粮情数据,以温度为主,暂未有效支撑决策和管理。团队在前期研究了粮堆生态多场耦合理论的基础上,进一步凝练出了储备粮数字监管的连续性、周期性及协调性原理,以及AID、ABC、6R、SIN、O、CAE、U等系列智能策略,但这些策略的应用直接面对原始数据,存在效率低、误差大等问题。鉴于此,基于我国不同储粮生态区域典型粮仓、主要粮食品种的储粮原始粮情数据进行了有针对的挖掘,开发了粮情智能分析基础数据手册,以便智能策略的高效正确应用。以夯实粮情智能分析的基础,助推储粮数量和质量数字监管,实现由“人防”向“技防”的转变。

新建粮仓的粮情测控

简要介绍了新建粮仓粮情测控中有关粮情检测、分析。

浅圆仓储粮技术Ⅶ:不同粮情处理

主要讲述了浅圆仓储粮过程中常见的异常粮情,归类总结了高温粮、储粮结露、粮堆发热及其它常见粮情出现的主要原因,并针对不同粮情提出相应的预防和处理措施,以期为浅圆仓储粮期间不同粮情的处理及生产安全提供一定的参考和指导。

数字化粮情检测智能温湿度传感器

为满足粮情测控系统实现全数字化的要求,研制出一种基于一线总线的粮情检测智能温湿度传感器。提出了以简单硬件电路结构为基础,通过软件补偿与校正技术提高传感器测量精度的方法。测试结果表明。

多参数粮情检测系统数据融合可视化研究应用

文章基于实际存储粮食的过程,结合以往测湿、测温的基础,开发多参数粮情在线检测系统,融合多重数据实现可视化应用,从而保障各项检测指标正常,弥补人工检测过程中的潜在缺陷,尽可能地减少粮食储存过程中所存在的安全隐患。文章从多参数粮情检测系统的原理以及功能、总体设计结构以及数据融合可视化的实现路径共3个角度出发,针对相关问题进行了详细地探讨。

基于Apriori数据挖掘技术的粮情安全预测系统的研究与设计

实现对粮情安全的预测、提高粮情检测的实时性,是降低粮食发霉变质等事故发生的重要保障.设计了一种基于Apriori数据挖掘算法的粮情安全预测系统,通过分析挖掘监控中心采集到的大量粮仓环境历史数据实现了精准预测,及早发现了粮仓的安全隐患,有效地防止了粮情检测不及时的问题.

VPN粮情监管系统的设计

为达到各粮库的粮情信息的沟通,实现信息共享,提出了基于B/S模式的VPN粮情监管系统的设计方案,介绍了其系统的功能组成,阐述了VPN粮情监管系统的设计思想,并对各功能模块做了简介。

粮情测控系统在粮库粮情检查中的应用研究

测控粮情必备的系统供应了精准信息,构建了自动化新式的储粮体系。测控系统便于查验粮库现有的粮情,随时获取信息。数字化态势下,粮情测控构建的新系统依托于微机平台,布设了查验粮情的现代设备。粮情测控随时调控了留存着的现有储粮,掌控库内最适宜的温湿度。对于此,要解析粮情检查可用的测控系统,探究真实的测控运用。

一种智能化粮情自动检测系统

粮食的安全储藏是关系到国计民生的战略大事 ,储粮参数的自动检测具有重要的社会意义和经济价值。为了自动检测储粮参数 ,提出了一种基于 CAN总线的集温度、湿度、水分检测为一体的多传感器智能化粮情检测系统 ,它能够实时检测粮食温度、水分及仓内外空气温度、湿度等储粮基本参数 ,准确提供储粮状态信息 ,预报粮情变化趋势。实际运行结果表明 ,系统具有信号传输距离远、可靠性好。

基于ARM/GPRS/ZigBee技术的无线粮情监控系统的设计与实现

介绍了一种基于ARM/GPRS/ZigBee技术的无线粮情监控系统。该系统采用无线监测网络结合上位机监控中心的框架,采取ZigBee和GPRS无线通信方案,融合了无线传感器网络、ARM等工控领域技术,实现粮情参数的采集、传输和控制功能。在系统总体框架下,重点分析了Server-Node的设计方案,包括其硬件设计和软件设计。最终,对节点性能和整个监控系统进行了测试,证明了其稳定性和可靠性。

嵌入式Web远程粮情监控系统的研究与实现

针对粮情监控系统性价比低的现状,设计了一种远程粮情监控系统。裁剪并移植了以太网和TCP/IP协议栈,解决了8位微处理器运算速度低、储存容量小等问题;并通过重构嵌入式Web服务器和嵌入式网关来支撑操作系统。系统采用二进制移位和软件滤波算法实现了数据处理;采用字符储存和替换技术实现了嵌入式动态Web页面。实际测试表明,系统运行稳定可靠,具有较好应用前景和推广价值。

单总线数字温度传感器在粮情监测系统中的应用

基于单总线数字温度传感器的多点分布工作模式,设计并实现了一个粮堆温度监测系统.该系统可为每个传感器设置独立编号,并支持液晶显示,方便用户实时查询测点温度.系统通过串行总线与PC机通信,为粮情测控软件系统提供数据,最终完成相关分析与处理.试验证明,该系统运行稳定、可靠.

基于CAN总线的粮情检测分析控制系统

介绍了一种基于CAN总线的粮情检测分析系统的组成及技术指标 ,该系统具有连线简捷、连接方便、易于扩充、密封防水、防雷电浪涌和抗熏蒸腐蚀等特点 ,而且可靠性好、性能价格比高。

多传感器信息融合技术在粮情测控中的应用

提出一种基于多参数、2级信息融合的粮情测控方法.该方法综合了多因素对粮食品质的影响.首先采用加权数据融合算法对剔除疏忽误差的同质数据进行1级融合,然后用灰色理论进行灰色关联度的2级融合,根据融合后的关联度判断粮情的安全等级.该方法充分利用多种有效监测数据,实现同质数据的优化,整体上考虑了异质数据源的互补性,提高了测控系统的可靠性、全面性.

基于CAN总线的粮情测控系统

以CAN总线通信网络为基础,介绍了一种新型的数字式粮情监控系统,并对CAN总线仓房测控节点和基于USB接口的CAN总线网络适配器的设计方案以及软件功能作了论述.

粮情监控系统中传感器故障诊断和数据恢复

粮情监控系统对粮食的安全储藏十分重要,然而,粮情监控系统中的传感器经过长期使用后往往会出现故障。针对粮情监控系统中的传感器故障,本研究给出了一种基于主成分分析法的传感器故障诊断和数据恢复方法。利用主成分分析法对正常运行条件下的测量数据进行建模,可将测量空间分为主成分子空间和残差子空间。利用平方预测误差检测传感器故障,利用传感器有效性指数辨识故障和寻找故障源,通过多次迭代和逐步逼近主成分子空间的方法实现数据恢复。最后,利用实际粮情监控系统的测量数据验证了传感器故障诊断和数据恢复方法的正确性和有效性。

粮情测控系统中多传感器信息融合技术的应用

为了保证储粮安全,需要严格控制的温度、水分、湿度和害虫等内部与外部因素。将信息融合技术应用于粮情测控系统,把多个异质传感器提供的数据进行融合处理,以提高目标参量测量的准确度和稳定性,提出一种基于多参数的两级信息融合方法。首先,通过分布图及自适应加权方法对粮情数据进行初次融合;然后,通过BP神经网络对其融合结果进行处理。该方法能够实现对同质数据的优化处理,并从整体上考虑了异质数据的互补性,提高了测控系统的可靠性。

粮情智能测控系统中的数据融合技术研究

粮情智能测控系统是保证粮食储藏安全的关键措施之一。针对目前粮情智能测控系统中单一传感器存在测量不足、粮情安全状态难以判断且无法直接检测等问题,研究了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机的粮情安全状态数据融合方法。以粮情数据为研究对象,以粮情安全状态检测为目的,构建基于最小二乘支持向量机的数据融合模型,并采用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机的关键参数进行寻优,获取最佳的数据融合结果。根据广西某粮库提供的数据进行实例分析,数据融合结果与实际值误差较小,均方误差为0.06,结果表明,该方法在粮情安全状态的检测上表现出优越的性能,具有科学性和可行性,提高了粮情智能测控系统的准确性和可靠性。