一种基于GA-BP神经网络粮情监测方法
专利汇可以提供一种基于GA-BP神经网络粮情监测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于GA-BP神经网络粮情监测方法。使用遗传 算法 来优化BP神经网络的权值和 阈值 ， 遗传算法 通过选择、交叉和变异操作找到最优适应度值对应个体。BP神经网络预测用遗传算法得到最优个体对网络初试权值和阈值赋值，网络经训练后预测函数输出。本发明将优化后的GA-BP神经网络模型用于粮情监测系统，对粮仓进行实时监测，具有客观、高效、准确的优势，规避了人工预测易疲劳、易主观化等经验型管理的 缺陷 。，下面是一种基于GA-BP神经网络粮情监测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于GA-BP神经网络粮情监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)初始化BP神经网络的隐藏层节点数m；BP神经网络的隐藏层节点数 n为输
入层节点数，l为输出层节点数；
2)设定隐藏层间的传递函数为tanh函数，即 隐藏层至输出层的传递
函数为sigmiod函数,即
3)利用传感器模块采集粮仓指标数据，并利用中控中心上传数据至云服务器；
4)利用采集的粮仓指标数据建立粮仓数据集T,并从粮仓数据集T中随机选取元素构建数据样本训练集TR和测试集TE；
5)依次对粮仓指标数据中的每一个元素进行归一化处理；
6)利用GA对BP神经网络的连接权值和阈值进行优化，建立GA-BP粮情监测模型；
7)进行粮情监测，判断是否有虫害，即将测试集TE输入到优化后的BP神经网络，如果输出为0表示有虫害，1表示无虫害。
2.如权利要求1所述的基于GA-BP神经网络粮情监测方法，其特征在于，所述步骤3)中的粮仓指标数据包括：节点温度Tnode、室内温度Tin、室外温度Tout、节点湿度Hnode、室内湿度Hin、室外湿度Hout、节点二氧化碳Co2node、室内二氧化碳Co2in和室外二氧化碳Co2out。
3.如权利要求1所述的基于GA-BP神经网络粮情监测方法，其特征在于，所述步骤5)中归一化公式如下：
式中，x′i表示粮仓指标数据中第i个元素的归一化结果，xi表示粮仓指标数据中第i个元素，min(xi)和max(xi)分别是xi的最小值和最大值。
4.如权利要求1所述的基于GA-BP神经网络粮情监测方法，其特征在于，所述步骤6)中建立GA-BP粮情监测模型包括如下步骤：
6.1)构建种群集合D，D＝{i1，i2，i3...in}，D中的每一个元素i为个体，个体i包括：输入层和隐含层连接权值 隐含层阈值ωin、隐含层与输出层连接权值 以及输出层阈值ωout；
6.2)计算种群D中每个元素i的个体适应度，计算公式如下：
式中，Fi表示元素i的个体适应度，n为网络输出节点数；yi为BP神经网络第i个节点的期望输出，oi为第i个节点的实际输出；k为系数；
6.3)计算种群D中每个元素i的选择概率pi,计算公式如下：
式中，Fi为元素i的个体适应度，由于适应度值越小越好，所以在个体选择前对适应度求倒数；k为系数；N为种群个体数目；
6.4)将第k个个体ak和第l个个体al在j位进行交叉，计算公式如下：
akj＝akj(1-b)+aljb，alj＝alj(1-b)+akjb
式中，b是[0,1]之间的随机数；
6.5)选取第i个个体的第j个基因aij进行变异，计算公式如下：
式中，amax为基因aij的上界；amin为基因的下界； g为当前迭代次
数；Gmax是最大进化次数；r为[0,1]间的随机数；
6.6)判断是否达到最大迭代次数，如果达到则结束遗传算法计算，选取适应度值最大的个体作为BP神经网络的最优初始化权值和阈值，转到步骤6.7)；否则转步骤6.3)；
6.7)利用最优初始化权值和阈值对训练集TR进行BP神经网络训练，输出优化后的BP神经网络。
5.如权利要求1所述的基于GA-BP神经网络粮情监测方法，其特征在于，所述方法基于神经网络粮情监测系统实现，所述神经网络粮情监测系统包括传感器模块、中控模块和云端服务器；所述传感器模块安装在粮仓内，包括温湿度传感器、二氧化碳传感器，温湿度传感器用于采集粮仓的温度、湿度，二氧化碳传感器用于采集粮仓的二氧化碳含量，温湿度传感器节点每隔1米安装1个，二氧化碳传感器在粮仓中安装4个；所述中控模块由树莓派和4G模块组成，用于将采集到的粮仓指标数据传输到云端服务器；所述云端服务器用存储数据和GA-BP神经网络训练监测数据；传感器模块与中控模块通过RS485转usb串口线连接，中控模块和云端服务器通过4G网络无线连接。
一种基于GA-BP神经网络粮情监测方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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