基于分解的深度學習模型在糧堆溫度預測中的應用

摘要： 在糧食儲存過程中，存儲溫度過高或過低都會造成糧食的損失，準確檢測糧堆溫度對糧食有效存儲至關重要.提出了一種基于分解和深度學習方法的SSA-BiGRU-MLP組合模型來預測糧堆中層溫度.首先針對糧堆的外溫、外濕、倉溫、倉濕和中層溫度等多因素變量，使用奇異譜分析（SSA）方法對糧堆的中層溫度進行分解，得到本征模態(tài)函數(shù)（IMF）；然后運用多層感知機（MLP）優(yōu)化的雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡... （共6頁）