基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的糧情智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設計.pdf

1、儲糧環(huán)境是一個由多種因素構成的復雜系統(tǒng)，糧情狀況與環(huán)境中的微生物活性、溫度、濕度和CO2濃度等因素密切相關，常規(guī)糧情監(jiān)控裝置和預測方法已經(jīng)很難滿足當代儲糧監(jiān)控的高度和精度。
　　本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的靈活性建立了一種新型糧情預測模型。該模型針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練過程中存在的學習速度慢、精度低、易于陷入局部最小等缺點，分別采用動量法對糧情因子的權值進行調整，采用快速動量法對糧情學習效率進行調整，采用L-M算法對糧情監(jiān)控網(wǎng)絡進行綜合改

2、進。通過采集儲糧環(huán)境中的溫度、濕度、CO2濃度等信息，對糧情樣本進行訓練和預測，并與常規(guī)糧情預測方法進行了效果對比。
　　本文設計一套糧情智能監(jiān)控系統(tǒng)。硬件部分以嵌入式ARM9為核心處理器，采用單片機為下位機控制單元，外圍包括:信息采集模塊、外圍控制裝置及多氣體采集通道;軟件部分主要包括:糧情智能監(jiān)控系統(tǒng)程序、單片機控制程序定制、糧情信息采集程序定制、串口通訊程序的定制。其中智能糧情監(jiān)控系統(tǒng)程序重點分為:系統(tǒng)監(jiān)控程序模塊、多區(qū)域信