粮食储存品质预测方法分析与应用

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1、西安理工大学工程硕士专业学位论文第5章本文的总结与展望...................................................................................................-53-5.1本文总结......................................................................................................................-53-5.2展望...................

2、............................................................................................................-53-致谢.........................................................................................................................................-55-参考文献........................

3、.........................................................................................................-56--2-前言前言千百年来，粮食一直是关系着国计民生的重要生产生活资料。粮食的储备和流通是国家稳定的重要保障。在我国为了应对天灾和复杂的经济变化，建立了中央储备粮、省级储备粮、市县级储备粮管理体系。在储备粮储存管理过程中，粮食的品质是随着年限下降的，品质下降到一定程度就会让人们无法食用。在保管过程中尽可能采取通风、药剂熏蒸等手段来防止粮食的病虫害和霉

4、变，促使粮食品质下降的过程减缓，延长储存年限。对于品质下降过快的粮食需要及早出库轮换投放市场，并且收购新粮入库存储。在粮食储存管理过程中影响粮食品质变化的因素过多，包括地域、天气、季节、温度、湿度等。这些外在因素的影响由粮食质检数据的内在属性变化反映出来，探索储备粮品质变化的规律并且对储备粮轮换决策提供必要的科学依据是储备粮管理的重要而富有实践意义的课题。在日常管理过程中我公司各直属库、中心库积累了大量有关粮食储存过程的保管数据。这些数据按时间变化一定程度反映了粮食在储存过程中品质受外界环境和管理方式的影响。如今计算机技术的不断发展，对数据的利用率不断提高，为

5、了对海量数据进行分析并且挖掘出其内在隐含的知识和规律，进一步指导我们的管理行为，数据挖掘经过数年的研究逐步成熟。数据挖掘的应用也非常广泛。在地震预测方面，数据挖掘可以根据某地区地震前的环境因素变化数据分析出相关知识规律，并且用某段时间的环境变化数据情况做输入预测未来可能发生地震的情况；在电子商务方面，数据挖掘可以利用客户经常点击的商品或者购买的商品挖掘出客户的兴趣点，推荐适合客户的商品，提高转化率。但是在粮食储藏业务中，国内数据挖掘的应用较为鲜见，所以极具研究价值。基于神经网络的数据挖掘技术是数据挖掘中的常用技术之一，它拥有很强的非线性拟合能力，基本可映射任意

6、复杂的非线性关系，并且学习规则简单，更因为其计算机实现方便简单；而且具有很强的记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力。本文将首先通过分析选择合适的技术，确定使用基于神经网络的数据挖掘技术来对现实中某仓累积的粮食质检数据进行分析，通过分析数据从中总结出这些数据之间所隐含的知识，并且使用得到的知识去预测粮食未来宜存的概率。-1-第1章研究的背景及意义第1章研究的背景及意义1.1研究的背景储备粮，是指政府要求储备以调节国家的粮食供需总量，使粮食市场稳定，并且可以[1]用以应对发生的自然灾害或突发情况的粮食与食用油。储备粮对一个国家具有重大的意义。如果出现灾荒和

7、战争，国家拥有足够的粮食储备，可以解决民众生存的基本问题。并且储备粮还能用于抛售平抑市场粮价。我国在历史上经常出现粮食欠收，粮价暴涨，粮商依靠囤积的粮食牟取暴利。新中国建国后实行粮食统购统销，粮库存粮几乎没有风险。近几年随着粮食流通体制改革的不断深化，国家逐步宏观调控粮食市场，粮库自主经营权不断扩大。大部分粮库在经营过程中政策性亏损比较普遍，保护价收购政策的执行使粮食库存不断增加，粮库对库存增加所产生的风险认识不足，在日常的管理过程中存在短期行为。由于具有储备资格的直属库或代储库使用中国农业发展银行的贷款收购粮食进行储备。政府通过储备粮管理单位向储备库提供补贴

8、和利息，贷款由储备库偿还。所以储备库承