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申请/专利权人：江苏大学

摘要：本发明涉及仓储粮食安全预测预警技术领域，提出了一种基于EEMD‑LSTM和相似度的粮堆温度场异变预测方法，包括以下步骤：S1、数据获取，获取目标储粮生态区粮库粮仓信息、谷物种类、粮情采集时间、粮堆各监测点温度的集合大数据；S2、历史温度数据预处理，针对粮仓环境检测数据重复检测情况，对该天所有数据取均值处理。通过提出的温度场动态窗口检测方法能够准确判断粮堆异常情况，相比较现有技术，实现了储粮安全由局部点预警到区域预警的转变，解决粮堆内部异常风险预测预警难问题，增加粮情监测的可读性及全面性，有助于保障储粮安全，减少粮食损失，推动粮库管理向数字化、信息化方向发展，加快“智慧粮库”建设。

主权项：1.一种基于EEMD-LSTM和相似度的粮堆温度场异变预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据获取，获取目标储粮生态区粮库粮仓信息、谷物种类、粮情采集时间、粮堆各监测点温度的集合大数据；S2、历史温度数据预处理，针对粮仓环境检测数据重复检测情况，对该天所有数据取均值处理，计算公式为： 式中，tkan为重复的温度数据，n为当天检测重复的次数；S3、粮温序列EEMD分解与筛选，使用EEMD算法对粮温序列进行分解，得到IMF分量和残差分量；S4、LSTM网络训练与预测，将筛选出的模态分量划分为训练数据及测试数据，采用LSTM网络对各子序列进行预测，并利用测试数据进行性能评估。本发明以平均绝对误差MeanAbsoluteError，MAE、均方根误差Rootmeansquarederror，RMSE以及R2RSquared3个指标评估预测性能；S5、粮堆温度场图生成，以粮仓底边顶点作为坐标原点O，宽度方向为X轴正向，粮仓长度方向为Y轴正向，高度方向上为Z轴正向建立三维坐标系；S6、选取待检测粮堆截面生成温度场图，对温度场图进行灰度化，利用Canny算子进行边缘检测处理后，提取Hu不变矩。计算得到温度场图的7个Hu不变矩，计算公式为： 式中t为储粮天数；S7、相邻温度场图相似度计算，利用余弦相似度计算同一粮堆截面相邻两天第t天和第t+1天温度场图相似度，公式为 式中，j表示Hu不变矩向量的各分量；S8、动态窗口异变检测，选定待检测粮堆截面，采用滑动窗口方法计算该截面温度场图相似度。选取动态窗口WD，步长为tB，令tD天作为窗口WD的起始点，计算窗口内相邻两天温度场图相似度，记为StD,tD+1,StD+1,tD+2,···,StD+WD-1,tD+WD，利用动态阈值判断粮堆是否异常，采用检测精度来评价异变检测算法的效果，公式为 式中，A为检测精度，单位％，TP为正确检测粮温异变的天数，TN为正确检测出粮温正常的天数，FP为将粮温正常判别为异变的天数，FN为将粮温异变判别为正常的天数；S9、检测异常则分块检测，确定发生异常区域，选择上述检测为异常的温度场图，对其进行分块检测。

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