基于随机森林算法的粮堆机械通风温度预测及控制研究

发布时间：2021-05-20 08:46

　　为了研究粮堆机械通风温度与其影响因素之间的高维非线性关系,运用随机森林算法建立了预测模型,并用实仓实验数据验证模型的有效性,真实值与预测值的对比表明构建的随机森林模型预测精度较高。为了进一步说明随机森林模型的准确性和可靠性,将预测结果与支持向量机和BP神经网络模型对比。结果显示,随机森林预测模型的误差最小,回归拟合效果最优,可以应用于粮堆机械通风温度的预测。在此基础上,计算出了易调节因素的变化率与粮堆平均温度变化率之间的定量关系,以及粮堆平均温度达到低温条件的临界点集合,为科学地判断粮堆通风时机和温度的控制提供参考。 

【文章来源】：河南工业大学学报(自然科学版). 2019,40(05)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 随机森林回归原理
2 粮堆温度预测模型
    2.1 样本数据集的构建
    2.2 模型参数设置
    2.3 模型预测结果分析
3 基于随机森林算法的粮堆温度控制
    3.1 粮堆温度单因素影响分析
    3.2 粮堆温度多因素控制研究
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络的COREX铁水硅含量预测模型[J]. 文冰洁,吴胜利,周恒,顾凯.  钢铁研究学报. 2018(10)
[2]长沙地区低温粮仓双层通风屋顶最佳保温隔热层厚度分析[J]. 王海涛,王军,郭呈周.  农业工程学报. 2018(19)
[3]基于BP神经网络模型的爆破对邻近管道振动预测研究[J]. 任少峰,周俊,张修玉,李玉能,邓涛,蒲恒强.  矿业研究与开发. 2018(09)
[4]基于随机森林模型的毛竹林CO2通量模拟及其影响因子[J]. 陈亮,周国模,杜华强,刘玉莉,毛方杰,徐小军,李雪建,崔璐,李阳光,朱迪恩.  林业科学. 2018(08)
[5]基于随机森林算法的大坝应力预测模型的构建及其应用[J]. 田菊飞,苏怀智.  水电能源科学. 2018(05)
[6]基于随机森林回归算法的高速铁路短期客流预测研究[J]. 李丽辉,朱建生,强丽霞,乔庆杰.  铁道运输与经济. 2017(09)
[7]基于数值模拟技术的三种通风量下储粮机械通风效果的比较研究[J]. 鲁子枫,王远成,曹阳,魏雷,石天玉,尉尧方.  粮食储藏. 2017(04)
[8]BP神经网络和SVM模型对施加生物炭土壤水分预测的适用性[J]. 王彤彤,翟军海,何欢,郑纪勇,涂川.  水土保持研究. 2017(03)
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[10]利用随机森林回归模型预计水平移动系数[J]. 宋康明,谭志祥,邓喀中,魏飞,王智福.  金属矿山. 2016(06)



本文编号：3197468