基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的高大平房糧倉溫度場預(yù)測研究開題報告

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的高大平房糧倉溫度場預(yù)測研究開題報告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)量和儲存過程都是影響收益的關(guān)鍵因素。糧食儲存過程中，糧倉的溫度是一個至關(guān)重要的指標(biāo)。因為糧食易被蟲害、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，了解糧倉溫度場變化情況對于有效地控制糧倉的溫度具有重要意義。傳統(tǒng)的溫度場預(yù)測方法主要是基于數(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)測誤差過大的情況。這時就需要應(yīng)用新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行溫度場預(yù)測。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，以高大平房糧倉為對象，預(yù)測出其溫度場變化情況。2.研究目的本研究的主要目的是建立糧倉溫度場預(yù)測模型，預(yù)測高大平房糧倉溫度場變化情況，為糧食儲存提供科學(xué)依據(jù)。具體目標(biāo)包括：（1）通過搜集歷史溫度數(shù)據(jù)，建立高大平房糧倉溫度場預(yù)測模型；（2）預(yù)測出糧倉溫度場變化規(guī)律，探索溫度變化與建筑、環(huán)境因素的關(guān)系；（3）評估模型預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。3.研究內(nèi)容（1）了解高大平房糧倉建筑特點及其熱學(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）搜集糧倉溫度數(shù)據(jù)，對數(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)行糧倉溫度場預(yù)測，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，并對模型進(jìn)行評估和優(yōu)化；（4）將預(yù)測結(jié)果與實際溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行比較和分析，評估模型的預(yù)測準(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)查和實地考察搜集高大平房糧倉的建筑和溫度數(shù)據(jù)；（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對數(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)行糧倉溫度場預(yù)測，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）模型評估和優(yōu)化：對預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行評估和優(yōu)化，如采用交叉驗證和學(xué)習(xí)曲線進(jìn)行模型優(yōu)化；（5）模型預(yù)測和分析：模型預(yù)測出溫度場變化情況，并對建筑、環(huán)境因素對溫度變化的影響進(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)的高大平房糧倉溫度場預(yù)測模型；（2）預(yù)測出高大平房糧倉溫度場變化情況；（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