基于神经网络的粮情智能监测系统设计与实现
这是一篇关于注意力机制,GRU网络,粒子群算法,粮情预测,监测系统的论文, 主要内容为中国作为粮食需求大国,粮食问题关乎国运民生,科学储粮是粮食产后的重要环节,粮食储藏过程中,虫害、霉变是造成粮食损失的重大安全隐患。为了减少储粮损失,保证储粮安全,需要及时预测粮情的变化,在发生问题前及早采取通风、熏蒸等措施。随着人工智能技术的发展,机器学习和神经网络技术可以取代传统的人工经验判断储粮安全的方法,采用基于神经网络的预测模型,更加实时和准确的预测储粮安全问题的发生。论文设计一种粮情智能监测系统,系统硬件设计实现储粮环境参数的监测,使用GRU网络和注意力机制提取粮情数据的时序特征,基于IPSO-GRU-Attention模型预测粮情实现系统预警功能,论文主要工作如下:1、设计一种基于GRU-Attention网络的时序数据特征提取模型。根据粮情数据的时序特征,在GRU网络中加入注意力机制为粮情特征分配权重,隐藏层中采用Dropout算法,防止网络模型过拟合。实验表明,在加入Dropout后模型RMSE误差减少了18%,加入注意力机制后模型误差RMSE误差减小4.5%。2、提出基于IPSO-GRU-Attention的粮情温度预测算法。由于训练GRU网络时存在网络陷入极值、无法收敛的问题,在初始化网络时加入粒子群算法将网络初始权值和阈值调整到全局最优解区间。使用线性微分递减策略惯性因子和异步学习因子优化粒子群算法中粒子的搜寻策略,避免粒子过早收敛。经过Adam优化训练得到最终的粮情温度预测模型,实验表明,模型RMSE误差为0.070,MAE误差为0.058,MAPE误差为0.332%,优化后RMSE误差减小13%。3、设计和实现粮情监测系统,系统硬件采用无线终端设备、串口继电器、传感器和Linux云服务器实现温湿度数据并联采集上传和多路二氧化碳数据采集上传。系统后台接收并解析数据包,存入My SQL数据库,进行预警分析。系统基于B/S架构,用户在前端可查询粮情数据、查看预警结果、管理系统和人员数据。经测试,系统预警平均准确率为89.9%,满足粮情预警需求,符合系统要求。
基于神经网络的粮情智能监测系统设计与实现
这是一篇关于注意力机制,GRU网络,粒子群算法,粮情预测,监测系统的论文, 主要内容为中国作为粮食需求大国,粮食问题关乎国运民生,科学储粮是粮食产后的重要环节,粮食储藏过程中,虫害、霉变是造成粮食损失的重大安全隐患。为了减少储粮损失,保证储粮安全,需要及时预测粮情的变化,在发生问题前及早采取通风、熏蒸等措施。随着人工智能技术的发展,机器学习和神经网络技术可以取代传统的人工经验判断储粮安全的方法,采用基于神经网络的预测模型,更加实时和准确的预测储粮安全问题的发生。论文设计一种粮情智能监测系统,系统硬件设计实现储粮环境参数的监测,使用GRU网络和注意力机制提取粮情数据的时序特征,基于IPSO-GRU-Attention模型预测粮情实现系统预警功能,论文主要工作如下:1、设计一种基于GRU-Attention网络的时序数据特征提取模型。根据粮情数据的时序特征,在GRU网络中加入注意力机制为粮情特征分配权重,隐藏层中采用Dropout算法,防止网络模型过拟合。实验表明,在加入Dropout后模型RMSE误差减少了18%,加入注意力机制后模型误差RMSE误差减小4.5%。2、提出基于IPSO-GRU-Attention的粮情温度预测算法。由于训练GRU网络时存在网络陷入极值、无法收敛的问题,在初始化网络时加入粒子群算法将网络初始权值和阈值调整到全局最优解区间。使用线性微分递减策略惯性因子和异步学习因子优化粒子群算法中粒子的搜寻策略,避免粒子过早收敛。经过Adam优化训练得到最终的粮情温度预测模型,实验表明,模型RMSE误差为0.070,MAE误差为0.058,MAPE误差为0.332%,优化后RMSE误差减小13%。3、设计和实现粮情监测系统,系统硬件采用无线终端设备、串口继电器、传感器和Linux云服务器实现温湿度数据并联采集上传和多路二氧化碳数据采集上传。系统后台接收并解析数据包,存入My SQL数据库,进行预警分析。系统基于B/S架构,用户在前端可查询粮情数据、查看预警结果、管理系统和人员数据。经测试,系统预警平均准确率为89.9%,满足粮情预警需求,符合系统要求。
基于神经网络的粮情智能监测系统设计与实现
这是一篇关于注意力机制,GRU网络,粒子群算法,粮情预测,监测系统的论文, 主要内容为中国作为粮食需求大国,粮食问题关乎国运民生,科学储粮是粮食产后的重要环节,粮食储藏过程中,虫害、霉变是造成粮食损失的重大安全隐患。为了减少储粮损失,保证储粮安全,需要及时预测粮情的变化,在发生问题前及早采取通风、熏蒸等措施。随着人工智能技术的发展,机器学习和神经网络技术可以取代传统的人工经验判断储粮安全的方法,采用基于神经网络的预测模型,更加实时和准确的预测储粮安全问题的发生。论文设计一种粮情智能监测系统,系统硬件设计实现储粮环境参数的监测,使用GRU网络和注意力机制提取粮情数据的时序特征,基于IPSO-GRU-Attention模型预测粮情实现系统预警功能,论文主要工作如下:1、设计一种基于GRU-Attention网络的时序数据特征提取模型。根据粮情数据的时序特征,在GRU网络中加入注意力机制为粮情特征分配权重,隐藏层中采用Dropout算法,防止网络模型过拟合。实验表明,在加入Dropout后模型RMSE误差减少了18%,加入注意力机制后模型误差RMSE误差减小4.5%。2、提出基于IPSO-GRU-Attention的粮情温度预测算法。由于训练GRU网络时存在网络陷入极值、无法收敛的问题,在初始化网络时加入粒子群算法将网络初始权值和阈值调整到全局最优解区间。使用线性微分递减策略惯性因子和异步学习因子优化粒子群算法中粒子的搜寻策略,避免粒子过早收敛。经过Adam优化训练得到最终的粮情温度预测模型,实验表明,模型RMSE误差为0.070,MAE误差为0.058,MAPE误差为0.332%,优化后RMSE误差减小13%。3、设计和实现粮情监测系统,系统硬件采用无线终端设备、串口继电器、传感器和Linux云服务器实现温湿度数据并联采集上传和多路二氧化碳数据采集上传。系统后台接收并解析数据包,存入My SQL数据库,进行预警分析。系统基于B/S架构,用户在前端可查询粮情数据、查看预警结果、管理系统和人员数据。经测试,系统预警平均准确率为89.9%,满足粮情预警需求,符合系统要求。
食品安全网络舆情分析系统设计与实现
这是一篇关于食品安全,网络舆情,情感分析,GRU网络,Django的论文, 主要内容为随着自媒体的壮大、网络社交平台的风靡,人们越来越倾向于在网络中发表观点、宣泄情绪,互联网已逐渐成为舆情的主要载体,食品安全网络舆情亦是如此。“民以食为天”,食品安全问题是最基本的民生问题,直接关系到百姓的健康乃至生命安全,食品安全问题一直处在网络舆论的热点,对食品安全网络舆情分析和监控显得尤为重要。因此,本文研究了食品安全网络舆情分析方法,设计实现了食品安全网络舆情分析系统。首先本文进行了需求分析,确定了系统的功能需求。在总体设计中将系统划分为数据采集模块,数据处理模块,舆情分析模块以及权限模块,其中舆情分析模块由话题检测模块、话题跟踪模块、情感分析模块和统计分析模块组成。本文接着在详细设计阶段对以上各模块进行了分析、设计和实现。数据采集模块负责采集互联网中的食品安全网络舆情数据,数据处理模块实现了文本数据的清洗、分词、去停用词、向量表示。本文在话题检测模块中,构建了基于K-MEANS的文本聚类算法的话题检测模型;在话题跟踪模块中,构建了基于KNN文本分类算法的话题跟踪模型;在情感分析模块中,先通过正确率、召回率、F值对4种常见的情感分析模型进行评估,评估结果显示门控循环单元GRU网络更适用于构建情感分析模型。为提高模型的准确率,本文采用动态学习率衰减方法对GRU情感分析模型进行了优化,并取得了较好的效果。本文设计的分析系统以Python为开发语言,采用B/S架构,选择MySQL作为数据库,基于Django框架进行Web开发。经测试,系统运行良好,并在以幼儿园食物中毒话题为例的应用中取得较好效果。食品安全网络舆情分析系统可为食品安全网络舆情分析提供便利,并提高食品安全网络舆情分析效率。
京津冀机场群航班延误分析系统的设计与实现
这是一篇关于航班延误可视化,航班延误预测,ES-Redis数据高速检索,GRU网络的论文, 主要内容为针对机场群发展不平衡,航班延误率高的情况,本文设计了京津冀机场群航班延误分析系统。该系统充分利用机场群航班信息和气象数据,建立基于深度学习的预测模型来评估航班延误的严重等级,并提供历史航班数据统计与可视化功能,为京津冀机场群的运行决策与协同发展,降低机场群整体延误率提供参考。首先,本文对京津冀机场群航班延误分析系统进行了需求分析,按照需求对系统进行概要设计,并重点介绍了关键技术实现过程。本系统面向空管部门开发,安装在中国民用航空华北地区空中交通管理局空管中心流量管理室、塔台及运管中心,系统采用了B/S(Browser/Server,浏览器/服务器)架构实现。系统按功能划分可分为:航班数据检索、延误分析、延误预测及数据管理。按照系统功能,本文具体介绍了基于My SQL的储存结构与优化方法实现、基于Echarts的延误统计分析实现、基于Socket的延误预测算法调用实现,并重点介绍了提升航班延误分析系统流畅度的大数据手段,包括:大数据检索引擎Elastic Search(ES)与缓存系统Redis。然后,本文在使用ES与Redis的基础上,开发了一种基于ES-Redis的数据检索算法。考虑到Redis原生替换算法(Least Recently Used,LRU)的置换原则仅考虑将最近最少使用的数据替换出去,有一定的局限性,本文在此基础上进行改进,开发了一种新的缓存替换算法(Hybrid),它通过缓存数据的大小、最近使用时间、使用频率等因素综合衡量数据的缓存价值,最终使ES-Redis数据检索速度高出传统数据库搜索算法的10倍左右。接着,本文提出一种基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的机场群延误预测算法。考虑到机场内航班起飞与降落是一个连续过程,具有时序性,因此采用具有时序性的长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)对航班特征进行提取。LSTM单元由遗忘门、输入门、输出门构成,在一定程度上解决了循环神经网络的梯度消失与爆炸现象。GRU仅保留更新门与重置门,GRU不仅继承了LSTM网络的优良特性,而且因为简化了模型,得到更快的训练速度。经过数据预处理、编码与网络训练后,最终获得87.42%的预测准确率。最后,本文采用黑盒测试的手段对航班延误分析系统进行了详细测试,给出了具体的测试用例与系统测试结果,测试主要包括对航班数据检索、航班延误统计分析、航班延误预测的功能性测试,以及对页面响应时间、系统健壮性、延误预测准确性的系统性能测试。
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