基于诱捕技术的储粮害虫生长趋势模型研究

发布时间：2020-11-05 00:31

　　 粮食安全是我国经济与民生的重要工作,而粮食害虫(产后)是造成粮食损失的一个重要原因。所以,如何在害虫大量发生之前预知并且对害虫发生位置进行精确定位已经成为安全储粮工作中的一项重要且亟待解决的问题。精确获取仓储害虫虫口密度,可以有效判断出害虫在粮仓内的生长趋势,提前做防护措施,保障粮食安全。本文阐述了诱捕技术的发展历程、原理分析、布点规则和应用现状以及深度学习算法中的算法思想、玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机和深度置信网络的理论;分析了粮堆生态系统中的环境因子与诱捕数量的相关性,提出基于深度置信网络的虫口密度预测模型。本文主要的研究内容及创新点如下:(1)采集基础数据。结合粮食行业标准LST1203-2002对取样点的要求,在粮仓内布置诱捕器和温湿度集成传感器,得出每个诱捕点的温度、湿度及虫口密度。对3类数据集合进行初步处理,为后期进行相关性分析和密度预测作铺垫。(2)分析温湿度与诱捕数量的相关性。首先利用温湿度集成传感器获得粮堆温度、湿度数据,继而通过诱捕技术得到害虫的种类与数量,进一步研究虫口密度与粮堆生态系统内关键因子(温度、湿度)的相关性,并用线性回归的方法分析了温湿度与害虫诱捕数量的关系。(3)研究了基于深度置信网络的储粮害虫生长趋势预测模型。建立了含有7个隐含层的深度置信网络预测模型,并在MATLAB环境下进行模拟分析,对虫口密度的预测结果表明模型预测精确度较高,可以表示为害虫生长趋势,证明了利用深度置信网络模型预测虫口密度是一个科学、有效、快捷的害虫生长趋势预测新方法。
【学位单位】：河南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：S379.5
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 储粮害虫虫口密度研究意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 研究内容与研究思路
    1.5 本文的组织架构
第二章 相关技术与理论基础
    2.1 诱捕技术的基础与应用
        2.1.1 诱捕技术的发展历程
        2.1.2 诱捕器的原理分析
        2.1.3 诱捕器的布点规则
        2.1.4 诱捕器的应用
    2.2 害虫检测与预测的基础应用与理论
        2.2.1 害虫检测的基础应用与理论
        2.2.2 害虫预测的基础理论
    2.3 本章小结
第三章 粮堆生态系统与诱捕数量的相关性分析
    3.1 粮堆生态系统概述
        3.1.1 储粮生态系统的特点
        3.1.2 粮堆生态系统的主要因子
        3.1.3 粮堆内害虫的发生规律
    3.2 实验方案
        3.2.1 温湿度集成传感器的布点方案
        3.2.2 诱捕器的布点方案
    3.3 实验结果
        3.3.1 害虫的发生情况
        3.3.2 温度因子与诱捕数量的相关性
        3.3.3 湿度因子与诱捕数量的相关性
    3.4 本章小结
第四章 储粮害虫生长趋势模型研究
    4.1 深度学习算法分析
        4.1.1 问题引入
        4.1.2 算法的基本思想
        4.1.3 算法的基本模型
    4.2 基于DBN的虫口密度预测模型研究
        4.2.1 建模方法
        4.2.2 数据归一化处理
        4.2.3 隐含层数与神经元个数的确定
        4.2.4 模型训练过程
    4.3 实验结果分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
个人简介

【参考文献】

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本文编号：2870837