文献类型： 中文期刊
作者： 赵旭 1 ; 邢思敏 1 ; 杨晓鑫 2 ;
作者机构： 1.辽宁省粮食科学研究所
2.铁岭市粮食科学研究所
关键词： 长短期记忆网络(LSTM);“热皮”厚度;预测模型
期刊名称： 现代食品
ISSN： 2096-5060
年卷期： 2024 年 30 卷 021 期
页码： 6-9,13
摘要： 本文根据粮仓密集阵列式测温系统所提取的温度数据，构建了一种基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的粮堆“热皮”厚度预测模型。结果表明，该模型可以较好地预测粮堆“热皮”厚度。东侧列间、西侧列间和层间3种基于LSTM的“热皮”厚度预测模型拟合效果均较好，3种模型R2均高于0.889，预测误差较低。其中层间“热皮”预测模型的预测效果最好，训练集和验证集R2分别为0.936和0.921，平均绝对预测误差分别为0.058 m和0.049 m。表明基于LSTM的粮堆“热皮”厚度预测模型的预测性能具有一定优势，能够实现对储粮过程中粮仓“热皮”厚度的准确预测，为粮堆“热皮”的定量分析提供了新的思路，有助于仓储管理人员实现辅助决策，为保障粮食安全储藏提供理论借鉴。
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