基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的高大平房糧倉(cāng)溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)研究開題報(bào)告_第1頁
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的高大平房糧倉(cāng)溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)研究開題報(bào)告_第2頁
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的高大平房糧倉(cāng)溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)研究開題報(bào)告_第3頁
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的高大平房糧倉(cāng)溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)研究開題報(bào)告1.研究背景在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,糧食是農(nóng)民最重要的收入來源之一。糧食的質(zhì)量和儲(chǔ)存過程都是影響收益的關(guān)鍵因素。糧食儲(chǔ)存過程中,糧倉(cāng)的溫度是一個(gè)至關(guān)重要的指標(biāo)。因?yàn)榧Z食易被蟲害、霉菌及細(xì)菌污染,而入侵和繁殖這些害蟲和微生物的必要條件之一就是環(huán)境溫度適宜。因此,了解糧倉(cāng)溫度場(chǎng)變化情況對(duì)于有效地控制糧倉(cāng)的溫度具有重要意義。傳統(tǒng)的溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)方法主要是基于數(shù)學(xué)建模和物理模擬技術(shù)。但是,這些方法需要基于相應(yīng)的假設(shè)和前提條件,往往出現(xiàn)預(yù)測(cè)誤差過大的情況。這時(shí)就需要應(yīng)用新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為最具有發(fā)展?jié)摿Φ囊环N機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),其特點(diǎn)是可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。因此,本研究將應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),結(jié)合住宅建筑學(xué)和熱力學(xué)知識(shí),以高大平房糧倉(cāng)為對(duì)象,預(yù)測(cè)出其溫度場(chǎng)變化情況。2.研究目的本研究的主要目的是建立糧倉(cāng)溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)高大平房糧倉(cāng)溫度場(chǎng)變化情況,為糧食儲(chǔ)存提供科學(xué)依據(jù)。具體目標(biāo)包括:(1)通過搜集歷史溫度數(shù)據(jù),建立高大平房糧倉(cāng)溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)模型;(2)預(yù)測(cè)出糧倉(cāng)溫度場(chǎng)變化規(guī)律,探索溫度變化與建筑、環(huán)境因素的關(guān)系;(3)評(píng)估模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。3.研究?jī)?nèi)容(1)了解高大平房糧倉(cāng)建筑特點(diǎn)及其熱學(xué)性質(zhì),包括建筑結(jié)構(gòu)、墻體熱傳導(dǎo)性、熱輻射、通風(fēng)等;(2)搜集糧倉(cāng)溫度數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和分析,包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化處理等;(3)選取合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行糧倉(cāng)溫度場(chǎng)預(yù)測(cè),包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化;(4)將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行比較和分析,評(píng)估模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性;(5)基于分析結(jié)果,提出相應(yīng)的控制策略和建議,以便實(shí)現(xiàn)更有效的溫度控制。4.研究方法(1)數(shù)據(jù)搜集:通過系統(tǒng)調(diào)查和實(shí)地考察搜集高大平房糧倉(cāng)的建筑和溫度數(shù)據(jù);(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化處理和特征選擇等預(yù)處理過程;(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立:選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行糧倉(cāng)溫度場(chǎng)預(yù)測(cè),分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行建模;(4)模型評(píng)估和優(yōu)化:對(duì)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化,如采用交叉驗(yàn)證和學(xué)習(xí)曲線進(jìn)行模型優(yōu)化;(5)模型預(yù)測(cè)和分析:模型預(yù)測(cè)出溫度場(chǎng)變化情況,并對(duì)建筑、環(huán)境因素對(duì)溫度變化的影響進(jìn)行分析和探索。5.預(yù)期成果及意義(1)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高大平房糧倉(cāng)溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)模型;(2)預(yù)測(cè)出高大平房糧倉(cāng)溫度場(chǎng)變化情況;(3)探索溫度變化與建筑、環(huán)境因素的關(guān)系;(4)提出相應(yīng)的控制策略

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