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基于机器学习的储粮品质预测方法及应用研究

王启阳  
【摘要】:粮食是关系国计民生的战略物资,是人类赖以生存的必需品。粮食安全关涉经济发展、社会稳定,是国家安全的重要基础。粮食储备是保障国家粮食安全的重要物质基础,是从生产到消费中不可或缺的环节。在粮食储备过程中会发生数量损失和质量损失,其中质量损失会造成粮食的变质和腐败,如果人类食用了腐败变质的粮食,会对健康产生不良的影响。因此,研究如何减少储粮质量损失、提高储粮品质在提升国家粮食安全水平、保障人民身体健康等方面具有重要的理论价值和现实意义。随着机器学习方法的不断发展和创新,计算机硬件与软件的快速提升、云计算的逐步应用,机器学习在粮情大数据分析和预测方面的应用前景更加广阔。传统的储粮品质通过物理、化学等实验室检测方法获得,该方法需要经过繁杂的扦样、检测等步骤,增加了储备粮管理的操作决策周期以及粮食严重变质的风险。粮情大数据具有数据采集快、数据量大等特点,本文以机器学习方法为基本思想,提出了2种基于支持向量回归的储粮品质预测模型及其相应的优化算法。在充分考虑储粮数据特性的基础上,选择出相关的储藏因子作为模型的输入特征,对储存期间稻谷的脂肪酸值和品尝评分值的预测展开深入研究,充分发挥了机器学习方法在储粮状态判别与品质预测方面的优势。本文的重要研究结果总结如下:(1)基于粮情数据的储粮品质分析与建模方法研究通过收集大量的储粮数据,对稻谷储藏期间品质的变化规律展开研究。探讨了储粮品质的传统数据拟合方法、机器学习预测方法,对比了传统数据拟合预测方法和机器学习预测方法在储粮品质预测中的优点与不足,讨论了机器学习预测方法在储粮品质预测中的适用性。基于该认知,给出了基于机器学习的储粮品质预测的一般过程,在粮情数据的基础上,给出了建模过程中的输入特征参数、预测目标等问题。(2)数据预处理方法研究对储粮温度历史数据中出现的重复、缺失和异常情况进行了分析和处理,利用均值法修复重复检测数据、采用线性插值法对缺失的温度数据进行修复,提出一种基于滑动窗口的粮温预测算法对异常温度数据进行判断。对粮库经度、纬度、仓房类型、初始水分、测量水分、入仓月份、扦样月份、粮食平均温度、粮仓平均温度、储藏周期、粮食有效积温、粮仓有效积温、初始品尝分值、初始脂肪酸值等储藏因子间的相互作用进行综合分析,确定了储藏因子之间存在着强相关性,采用主成分分析法(PCA)对原始储藏因子进行降维和压缩处理,从14个储藏因子中提取前6个主成分作为新的模型自变量,为储粮品质预测模型的参数选择提供了依据。(3)基于多核学习的储粮品质预测模型单核学习模型的预测精度很大程度上取决于核函数及其参数的选择,而核函数的选择及构造尚未有统一的理论依据,用单一的核函数建立的模型往往难以得到理想的拟合精度。因此,本文在单核支持向量回归(SKSVR)的基础上构建多核支持向量回归(MKSVR),采用Simple MKL算法对MKSVR模型进行参数寻优,将MKSVR模型用于稻谷储存品质的预测。基于东北地区稻谷储存品质数据集,建立了PCA-MKSVR模型,并与单径向基核函数的PCA-SKSVR模型、线性回归的PCA-MLR模型以及未经过储藏因子筛选的MKSVR模型、SKSVR模型、MLR模型进行了比较。实验结果表明,多核学习模型在预测精度、拟合优度上均优于单核学习模型。对比同类模型,即PCA-MKSVR模型与MKSVR模型、PCA-SKSVR模型与SKSVR模型、MLR模型与PCA-MLR模型进行比较,采用PCA对储藏因子降维处理后的模型,预测精度与拟合优度均高于用原始储藏因子直接建立的预测模型。因此,多核学习模型适用于储藏期间稻谷储存品质的预测。(4)基于多任务与多核学习的储粮品质预测模型常规的单任务学习方法需要对不同的预测模型进行单独训练,往往忽略了多个模型之间来的潜在联系,限制了模型的泛化性能。而多任务学习(MTL)是将多个任务放在一起同时学习,充分挖掘不同任务之间的相关性,实现多个模型或任务之间的信息共享。针对稻谷储存品质的两个关键指标,本文在单任务学习的基础上提出多任务学习的储粮品质预测方法,建立了多任务与多核学习模型(MTMKL),采用一种基于镜面下降算法的交替优化算法对所提出的模型进行参数优化,并将MTMKL模型用于稻谷储存品质的预测。实验结果表明,MTMKL模型对稻谷脂肪酸值的预测相关系数达到了0.885,对品尝评分值的预测相关系数达到了0.933。相比MKSVR模型,脂肪酸值预测的MAE,RMSE,MAPE结果分别降低了9.48%,6.05%,9.60%,R~2提升了0.009;品尝评分值预测的MAE,RMSE,MAPE结果分别降低了11.66%,12.39%,11.97%,R~2提升了0.005,这说明MTMKL模型能够有效提高稻谷储存品质的预测精度,可以作为储粮品质预测的一种新方法。(5)储粮安全预警系统的开发与模拟应用通过系统的需求分析和功能设计,设计了储粮安全风险预警策略,预警等级总共可分:Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级。在此基础上,提出储粮安全预警系统的设计框架,基于Lab VIEW语言和机器学习模型,设计和开发了一套储粮安全预警与品质预测软件,实现了储粮品质的预测。以吉林省榆树市某粮库的实际粮仓为例对系统进行了验证,结果表明,系统运行情况良好,对脂肪酸值的预测误差在±1.5 mg/100g以内,品尝评分值预测误差在±1分以内。该系统以粮情大数据和机器学习为基础,实现了对储粮品质的准确、快速预测,大大降低了储粮品质检测过程中的经济成本,降低粮食储存过程中严重变质的风险,为储粮质量的精确控制提供了技术支持,对储粮安全管理具有指导意义。


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