基于SVR的粮仓储粮数量检测模型与系统实现

发布时间：2019-10-28 10:02

【摘要】：准确及时的掌握各个地区的储粮数量分布情况是保障我国粮食数量安全的必要前提。目前主要通过称重法来统计各区域粮仓的储粮情况,称重法不仅费时费力,而且每年的清查工作都会造成不同程度的粮食损失。因此,为解决传统统计方法的弊端,开发出快速、精准的粮仓储粮数量检测系统具有重要意义。本文引入了物联网以及智能决策支持等技术,建立了基于SVR的粮仓储粮数量检测模型并开发相应的检测系统,实现了粮仓储粮数量检测误差低于3%的目标,满足了实时动态地获取粮仓储粮数量的要求。本文着重研究了SVR算法在检测粮仓储粮数量方面的应用。通过使用压力传感器网络采集仓底压力,并利用SVR算法做储粮数量回归预测。本论文主要的研究工作有:(1)从统计学习理论的基本概念出发,用数学语言概述了SVR的基本理论。分析了三种常用回归算法的优劣,并结合本课题的要求深入探讨了这三种算法与SVR的特点。最后通过对比总结,给出了SVR方法的选择依据。(2)研究了粮仓粮堆数量与粮堆压强分布的关系,建立了基于粮仓底面与侧面的压力传感器检测模型,给出了压力传感器的布置模型。针对传感器输出均值波动较大的问题,提出了基于传感器压强均值的SVR检测模型。针对预测误差较大的问题,提出了基于传感器输出序列的SVR检测模型。(3)设计并实现了检测系统的各个软硬件模块以及整体功能。系统由压力传感器、数据集中器、网关、SVR检测模型以及检测软件组成。本系统可实时检测粮仓储粮数量,有效提高了国家粮食监管部门的工作效率。
【图文】：

结构风险最小化示意图

多项式拟合示意图
【学位授予单位】：河南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S379;TP212.9;TP18

【参考文献】

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本文编号：2553060