基于分解的深度学习模型在粮堆温度预测中的应用

摘要： 在粮食储存过程中，存储温度过高或过低都会造成粮食的损失，准确检测粮堆温度对粮食有效存储至关重要.提出了一种基于分解和深度学习方法的SSA-BiGRU-MLP组合模型来预测粮堆中层温度.首先针对粮堆的外温、外湿、仓温、仓湿和中层温度等多因素变量，使用奇异谱分析（SSA）方法对粮堆的中层温度进行分解，得到本征模态函数（IMF）；然后运用多层感知机（MLP）优化的双向门控循环神经网络... （共6页）