基于云遗传rbf神经网络的粮情预测模型研究

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4、ionPredicationModelADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangYinhuaSupervisor：Prof.ZhenTongSchoolofInformationScienceandEngineeringHenanUniversityofTechnology,Zhengzhou,China摘要近年来由于国家十分关心“三农”问题，实行了一系列惠农政策，加之农民科学种田，使粮食连年增产，国家兴建了许多大型国有粮库，单仓容量是以往所建单仓容量的数倍，在储备粮堆中发生的霉变，虫害问题也更加严重。

5、粮食作为一种特殊及复杂的生命体，粮堆内部温度场的变化规律也变得异常复杂，怎样建立粮食粮堆内部情况变化的预测模型是目前面临的难题。本文为实现粮堆温度变化趋势的准确预测，围绕粮堆生态环境，针对粮情预测模型做了如下研究：1）对RBF神经网络的结构模型和学习算法以及遗传算法的基本理论、特点与不足做了介绍，并针对遗传算法的不足提出了一种基于云理论的改进算法。2）利用RBF神经网络结构简单，逼近性能好，可以逼近任意的非线性函数等优点，研究基于云模型的遗传算法改进RBF神经网络的非线性智能建模方法，并对该算法的性能与其他算法进行了对比分析；将云遗传RBF神经网络算法应用到粮堆温度预测中，

6、研究适用于粮堆温度预测模型的云遗传RBF神经网络新算法。3）针对温度、湿度、水分、CO2等多因素决定的粮情多传感器检测信息，在研究使用K-means均值聚类算法确定RBF神经网络基函数中心的基础上，运用云遗传算法对其距离阈值进行优化；然后针对温度、湿度、水分、CO2等多因素决定的粮情信息，结合信任度函数，利用D-S证据理论和云遗传RBF神经网络各自的优势，经过优化组合，提出了一种基于云遗传RBF神经网络的粮情信息融合算法。实验结果分析表明，该算法对于粮情检测信息具有较好的鲁棒性。关键词：预测模型；云遗传算法；RBF神经网络；D-S证据理论IAbstractInrecenty

7、ears,becauseofthecountryareveryconcernedabout"threeagriculture"problem,implementedaseriesoffavorablepolicies,combinedwiththefarmers'scientificfarming,makefoodproductionforyears,thestatebuiltmanylargestate-ownedgraindepot,inwhichthecapacityofsinglegraindepotiss