基于LSTM算法的玉米籽粒储藏温度预测
2024-01-29分类号:S513
【部门】佳木斯大学机械工程学院 黑龙江省农业机械工程科学研究院 吉林大学生物与农业工程学院
【摘要】为减少储粮损失和虫霉等的发生,该文利用自制试验仓及检测系统检测储藏玉米籽粒不同位置的粮温,分析粮堆温度变化及整个粮堆热量的传递过程。试验结果表明,仓外环境温度对粮温影响较大,仓内粮食温度变化与仓外环境温度变化相比较为滞后,粮堆第一层2号位置温度在检测周期中一直处于较低状态,温度最高位置出现在第四层12号位置。基于粮堆温度变化分析,该文开展了基于长短时记忆网络(LSTM)算法的玉米籽粒储藏粮温预测研究。结果表明:(1)对比预测值与试验值可知,粮堆第一、二、三、四层测试集的粮温准确率分别为0.62、0.89、0.83、0.79;(2)位于粮堆第二层和第三层的预测结果精度较高,试验仓粮堆底层和顶层温度易受环境温度影响,粮堆热量交换速度快,温度变化迅速,导致第一层和第四层预测结果精度偏低。该研究可为粮食储藏温度预测研究提供新思路。
【关键词】玉米籽粒 储藏 LSTM算法 温度预测
【基金】黑龙江省教育厅基本科研业务费基础研究项目(2022-KYYWF-0589);; 黑龙省高等教育学会项目(23GJYBF091);; 佳木斯大学教育教学改革研究项目(2023JY6-41);; 黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2023C059);; 国家级大学生创新创业训练计划项目(202210222104);; 黑龙江省大学生创新创业训练计划项目(S202310222049)
【所属期刊栏目】实验技术与管理
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