CN110458361A - 基于bp神经网络的粮食品质指标预测方法 - Google Patents

基于bp神经网络的粮食品质指标预测方法 Download PDF

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CN110458361A CN201910750723.6A CN201910750723A CN110458361A CN 110458361 A CN110458361 A CN 110458361A CN 201910750723 A CN201910750723 A CN 201910750723A CN 110458361 A CN110458361 A CN 110458361A
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Abstract

本发明公开一种基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，包括：获取粮食预测期信息t，其中，所述粮食预测期信息t表示需要预测第t期粮食的品质指标；根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据；根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型；根据所述BP神经网络预测模型预测第t期粮食的品质指标。本发明通过储存粮食已有的相关数据建立预测模型，可以对未来一段时间的粮食品质指标进行预测，效率高，节约人力物力。

Description

基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法
技术领域
本发明涉及粮食储存领域，具体涉及一种基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法。
背景技术
众所周知，保障我国粮食储备安全是关系到国计民生的重大事项，而如何预测储存的粮食品质变化对评估粮食储存状态的好坏有重要意义，现有技术中，关于粮食品质指标的研究大部分是基于实验萃取的方法，但是由于每个生态区、每个仓库的粮食初始水平各异，如果每个生态区、每个仓库的粮食品质指标均用实验萃取的方法获得，会大大降低效率，浪费人力物力。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提供一种基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，通过储存粮食已有的相关数据建立预测模型，可以对未来一段时间的粮食品质指标进行预测，效率高，节约人力物力。为解决以上技术问题，本发明通过下面的技术手段实现：
基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，包括：
获取粮食预测期信息t，其中，所述粮食预测期信息t表示需要预测第t期粮食的品质指标；
根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据；
根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型；
根据所述BP神经网络预测模型预测第t期粮食的品质指标。
进一步地，所述根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据包括：分别从历史数据库中获取第t-1期的粮食品质指标数据Xt—1、第t-2期的粮食品质指标数据Xt-—2和第t-3期的粮食品质指标数据Xt—3。
进一步地，根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型包括：
分别从粮食品质指标数据Xt—1、粮食品质指标数据Xt—2和粮食品质指标数据Xt—3中抽取一部分数据构成训练集XP，XP＝[XP t—1，XP t—2，XP t—3]；
对所述训练集XP作归一化处理得到XR；
根据XR构建BP神经网络模型。
进一步地，对所述训练集XP作归一化处理得到XR包括：令XR ij＝(XP ij－min(XP ij))/(max(XP ij)—min(XP ij))，其中，XP ij表示列变量XP j中的一个数据，min(XP ij)表示列变量XP j中的最小值，max(XP ij)表示列变量XP j中的最大值，max(XP ij)—min(XP ij)表示列变量XP j的极差，j＝t-1，t-2，t-3。
进一步地，根据XR构建BP神经网络模型包括：
搭建BP神经网络架构，所述BP神经网络架构中包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、Dropout层、Dense层和输出层；
将数据XR输入到输入层；
通过公式(1)得到第一隐藏层的输出f1，f1作为第一隐藏层的输入；
通过公式(2)得到第二隐藏层的输出f2，f2作为Dense层的输入；
通过公式(3)得到输出层的输出f3，f3为构建完成的BP神经网络模型；
f1＝ReLU((Wf1*XR)+b1) (1)
f2＝ReLU((Wf2*f1)+b2) (2)
f3＝(Wf3*f2)+b3 (3)
其中，Wf1表示第一隐藏层的权重矩阵，Wf2表示第二隐藏层的权重矩阵，Wf3表示Dense层的权重矩阵，b1表示第一隐藏层的偏置项，b2表示第二隐藏层的偏置项，b3表示Dense层的偏置项，ReLU表示激活函数，Dropout层用于模型训练过程中在更新参数时暂时随机断开指定数量的神经元。
进一步地，所述方法还包括：
通过公式(4)进行模型验证；
其中，RE表示相对误差，Ot为第t期粮食品质指标实测数据，Pt为通过构建完成的BP神经网络模型预测的第t期粮食品质指标数据，n为模型验证样本数。
作为另一种优选，所述根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据包括：从历史数据库中获取第t-4期的粮食品质指标数据Xt—4。
进一步地，根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型包括：
从粮食品质指标数据Xt—4中抽取一部分数据构成训练集XP t—4；
对所述训练集XP t—4作归一化处理得到XR t—4；
根据XR t—4构建BP神经网络模型。
基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，包括：
获取粮食预测期信息t，其中，所述粮食预测期信息t表示需要预测第t期粮食的质量指标；
根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食质量指标数据；
根据获取到的粮食质量指标数据构建BP神经网络预测模型；
根据构建完成的BP神经网络预测模型预测第t期粮食的品质指标。
本发明通过储存粮食已有的相关数据建立预测模型，可以对未来一段时间的粮食品质指标进行预测，效率高，节约人力物力。
附图说明
图1为根据一示例性实施例示出的一种基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法流程图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，包括：
S1：获取粮食预测期信息t，其中，所述粮食预测期信息t表示需要预测第t期粮食的品质指标；
S2：根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据；
S3：根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型；
S4：根据所述BP神经网络预测模型预测第t期粮食的品质指标。
本实施例中，粮食可以为玉米、小麦、粳稻、籼稻等，粮食指标包括品质指标和质量指标(本实施例是根据品质指标预测品质指标，实施例2是根据质量指标预测品质指标)，其中，玉米的品质指标为脂肪酸值，小麦的品质指标为面筋吸水量，粳稻的品质指标为脂肪酸值，籼稻的品质指标为脂肪酸值，粮食的质量指标包括水分、杂质等除品质指标之外的其他指标，根据质量指标建模时，可以根据需要选择质量指标中的某些指标。
作为举例，本实施例需要预测的粮食为某批玉米(同时进入一个库点的玉米为同一批玉米)，当该批玉米进入仓库时可以定义为第1期，固定时段后为第2期，依次递增，第1期的玉米品质指标数据为X1，第2期的玉米品质指标数据为X2，以此类推，其中，上述固定时段可以为1个月，3个月，半年等，同时需要记录每期玉米的品质指标和质量指标，当需要预测该批玉米第t期的品质指标数据时，需要从该批玉米已有的历史数据中获取该批玉米中符合时间要求的玉米品质指标数据来构建BP神经网络预测模型。其中，每批粮食每期可以记录多个品质指标和多个质量指标，比如，对于一批玉米，在记录某期玉米指标数据时可以分别记录表层、中间层和底层的指标数据，表层、中间层和底层的品质指标构成该期玉米的一组品质指标数据，表层、中间层和底层的质量指标构成该期玉米的一组质量指标数据。
具体实施时，我们对面筋吸水量预测期望误差为5％以内，从实际预测预测结果看，平均误差在2.29％左右，远低于我们期望误差；对玉米脂肪酸值期望误差为不超过10％，实际误差为9.1％左右；对稻谷脂肪酸值期望误差不超过10％，籼稻实际误差为8.7％，粳稻实际误差为9.3％。
作为优选，所述根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据包括：分别从历史数据库中获取第t-1期的粮食品质指标数据Xt—1、第t-2期的粮食品质指标数据Xt-—2和第t-3期的粮食品质指标数据Xt—3。
这里，可以先从历史数据库中按库点为单位将数据提取成Excel表格，再从Excel表格中筛选出每一批粮食的指标数据(包括品质指标和质量指标)并按时间顺序排列。由于构建BP神经网络预测模型时需要符合一定时间要求的数据，因此可以对筛选出的数据按照少弃多删的原则进行预处理，比如，某一批粮食储存了1年就被卖出或换仓，以半年时间为1期，那么数据库中就只保存了这批粮食两期的指标数据，小于4期，这时候需要舍弃这批粮食的数据，再比如，某一批粮食储存的3年，这时数据库中就保存了这批粮食6期数据，由于建模时不需要这么多期数据，可以根据实际情况将多余的数据舍弃。本实施例之所以使用4期作为临界点，是因为经过反复数据比较和构建模型试验之后，发现以4期作为临界点预测效果最好。
作为优选，根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型包括：
分别从粮食品质指标数据Xt—1、粮食品质指标数据Xt—2和粮食品质指标数据Xt—3中抽取一部分数据构成训练集XP，XP＝[XP t—1，XP t—2，XP t—3]；
对所述训练集XP作归一化处理得到XR；
根据XR构建BP神经网络模型。
本实施例中，经过归一化处理后，XR中的每个指标数据值均在0—1之间。
作为优选，令XR ij＝(XP ij－min(XP ij))/(max(XP ij)—min(XP ij))，其中，XP ij表示列变量XP j中的一个数据，min(XP ij)表示列变量XP j中的最小值，max(XP ij)表示列变量XP j中的最大值，max(XP ij)—min(XP ij)表示列变量XP j的极差，j＝t-1，t-2，t-3。这里，第t-1期的一组粮食指标数据可以构成Xt—1，第t-2期的一组粮食指标数据可以构成Xt—2，第t-3期的一组粮食指标数据可以构成Xt—3。
作为优选，根据XR构建BP神经网络模型包括：
搭建BP神经网络架构，所述BP神经网络架构中包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、Dropout层、Dense层和输出层；
将数据XR输入到输入层；
通过公式(1)得到第一隐藏层的输出f1，f1作为第一隐藏层的输入；
通过公式(2)得到第二隐藏层的输出f2，f2作为Dense层的输入；
通过公式(3)得到输出层的输出f3，f3为构建完成的BP神经网络模型；
f1＝ReLU((Wf1*XR)+b1) (1)
f2＝ReLU((Wf2*f1)+b2) (2)
f3＝(Wf3*f2)+b3 (3)
其中，Wf1表示第一隐藏层的权重矩阵，Wf2表示第二隐藏层的权重矩阵，Wf3表示Dense层的权重矩阵，b1表示第一隐藏层的偏置项，b2表示第二隐藏层的偏置项，b3表示Dense层的偏置项，ReLU表示激活函数，Dropout层用于模型训练过程中在更新参数时暂时随机断开指定数量的神经元，f3为预测的品质指标。
这里，之所以采用，Dropout层用于模型训练过程中在更新参数时暂时随机断开指定数量的神经元，是为了防止训练出来的模型过拟合。
作为优选，本实施例还包括：
通过公式(4)进行模型验证；
其中，RE表示相对误差，Ot为第t期粮食品质指标实测数据，Pt为通过构建完成的BP神经网络模型预测的第t期粮食品质指标数据，n为模型验证样本数。
实施例2
与上述实施方式稍有区别，上述实施例需要连续3期的粮食指标数据，作为另一种优选，本实施例只需要1期的粮食指标数据，通过这1期的粮食指标数据预测4期后的粮食指标，比如知道第1期的粮食指标数据来预测第5期的粮食指标数据，具体地，本实施例包括：
S1：获取粮食预测期信息t，其中，所述粮食预测期信息t表示需要预测第t期粮食的品质指标；
S2：根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据；
S3：根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型；
S4：根据所述BP神经网络预测模型预测第t期粮食的品质指标。
所述根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据包括：从历史数据库中获取第t-4期的粮食品质指标数据Xt—4。
作为优选：根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型包括：
从粮食品质指标数据Xt—4中抽取一部分数据构成训练集XP t—4；
对所述训练集XP t—4作归一化处理得到XR t—4；
根据XR t—4构建BP神经网络模型。
这里，对所述训练集XP t—4作归一化处理得到XR t—4为：XR i＝(XP i－min(XP i))/(max(XP i)—min(XP i))，其中，XP i表示列变量XP t—4中的一个数据，min(XP i)表示列变量XP t-4中的最小值，max(XP i)表示列变量XP t-4中的最大值，max(XP i)—min(XP i)表示列变量XP t-4的极差。
作为优选，根据XR t—4构建BP神经网络模型包括：
搭建BP神经网络架构，所述BP神经网络架构中包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、Dropout层、Dense层和输出层；
将数据XR t—4输入到输入层；
通过公式(5)得到第一隐藏层的输出y1，y1作为第一隐藏层的输入；
通过公式(6)得到第二隐藏层的输出y2，y2作为Dense层的输入；
通过公式(7)得到输出层的输出y3，y3为构建完成的BP神经网络模型；
y1＝ReLU((Wy1*XR t—4)+c1) (5)
y2＝ReLU((Wy2*y1)+c2) (6)
y3＝(Wy3*y2)+c3 (7)
其中，Wy1表示第一隐藏层的权重矩阵，Wy2表示第二隐藏层的权重矩阵，Wy3表示Dense层的权重矩阵，c1表示第一隐藏层的偏置项，c2表示第二隐藏层的偏置项，c3表示Dense层的偏置项，ReLU表示激活函数，Dropout层用于模型训练过程中在更新参数时暂时随机断开指定数量的神经元。
作为优选，本实施例还包括：
通过公式(4)进行模型验证。
具体实施时，我们对面筋吸水量预测期望误差为5％以内，从实际预测预测结果看，平均误差在1.02％左右，远低于我们期望误差；对玉米脂肪酸值期望误差为不超过10％，实际误差为3.98％左右；对稻谷脂肪酸值期望误差不超过10％，籼稻实际误差为6.27％，粳稻实际误差为5.29％。
实施例3
本实施例提供另一种基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，包括：
A1：获取粮食预测期信息t，其中，所述粮食预测期信息t表示需要预测第t期粮食的质量指标；
A2：根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食质量指标数据；
A3：根据获取到的粮食质量指标数据构建BP神经网络预测模型；
A4：根据构建完成的BP神经网络预测模型预测第t期粮食的质量指标；
A5：根据预测到的第t期粮食的质量指标评估第t期粮食的品质指标。
这里需要说明的是，本实施例之所以可以通过质量指标预测品质指标，是因为质量指标或是品质指标都是粮食本身的某种特征，人为地根据人们的需要被分为质量指标和品质指标，其实各种特征之间是有联系的，在生物领域中，这种联系可以采用经验或常规方法获得，比如小麦的质量指标水分的高低会影响品质指标面筋吸水量的高低，通过预测到的质量指标水分就可以预测品质指标面筋吸水量的高低，所以本实施例可以先通过质量指标来预测质量指标，然后根据预测的质量指标评估品质指标。
本实施例中，粮食的质量指标包括粮食的水分、杂质、完整粒率、整精米率和黄粒米率，其中，获取符合时间要求的粮食质量指标数据为获取第t-1期的粮食质量指标数据Zt-1，Zt-1＝(x1t-1，x2t-1，x3t-1，x4t-1，x5t-1)，x1t-1，x2t-1，x3t-1，x4t-1，x5t-1分别是指第t-1期的粮食的水分、杂质、完整粒率、整精米率和黄粒米率。这里需要说明的是，不同的粮种在预测品质指标时用到的质量指标不一样，比如，对于小麦来说，可以通过水分这一质量指标来评估面筋吸水量这一品质指标，则可以令Zt-1＝x1t-1，同样地，如果需要用到水分和杂质，则可以令Zt-1＝(x1t-1，x2t-1)。
作为优选：根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型包括：
从粮食品质指标数据Zt—1中抽取一部分数据构成训练集ZP t—1；这里，是指分别从x1t-1，x2t-1，x3t-1，x4t-1，x5t-1中抽取一部分数据构成训练集ZP t—1；
对所述训练集ZP t—1作归一化处理得到ZR t—1；
根据ZR t—1构建BP神经网络模型。
这里，对所述训练集ZP t—1作归一化处理得到ZR t—1为：ZR i＝(ZP i－min(ZP i))/(max(ZP i)—min(ZP i))，其中，ZP i表示列变量ZP t—4中的一个数据，min(ZP i)表示列变量ZP t-4中的最小值，max(ZP i)表示列变量ZP t-4中的最大值，max(ZP i)—min(ZP i)表示列变量ZP t-4的极差。
作为优选，根据ZR t—1构建BP神经网络模型包括：
搭建BP神经网络架构，所述BP神经网络架构中包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、Dropout层、Dense层和输出层；
将数据ZR t—1输入到输入层；
通过公式(8)得到第一隐藏层的输出v1，v1作为第一隐藏层的输入；
通过公式(9)得到第二隐藏层的输出v2，v2作为Dense层的输入；
通过公式(10)得到输出层的输出v3，v3,为构建完成的BP神经网络模型；
v1＝ReLU((Wv1*ZR t—4)+d1) (1)
v2＝ReLU((Wv2*v1)+d2) (2)
v3＝(Wv3*v2)+d3 (3)
其中，Wv1表示第一隐藏层的权重矩阵，Wv2表示第二隐藏层的权重矩阵，Wv3表示Dense层的权重矩阵，d1表示第一隐藏层的偏置项，d2表示第二隐藏层的偏置项，d3表示Dense层的偏置项，ReLU表示激活函数，Dropout层用于模型训练过程中在更新参数时暂时随机断开指定数量的神经元。
作为优选，本实施例还包括通过公式(4)进行模型验证。
具体实施时，我们对面筋吸水量预测期望误差为5％以内，从实际预测预测结果看，平均误差在3.6％左右，远低于我们期望误差；对玉米脂肪酸值期望误差为不超过10％，实际误差为8.5％左右；对稻谷脂肪酸值期望误差不超过10％，籼稻实际误差为8.7％，粳稻实际误差为6.4％。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，其特征在于，包括：
获取粮食预测期信息t，其中，所述粮食预测期信息t表示需要预测第t期粮食的品质指标；
根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据；
根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型；
根据所述BP神经网络预测模型预测第t期粮食的品质指标。
2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，其特征在于，所述根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据包括：分别从历史数据库中获取第t-1期的粮食品质指标数据Xt—1、第t-2期的粮食品质指标数据Xt-—2和第t-3期的粮食品质指标数据Xt—3。
3.根据权利要求2所述的基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，其特征在于，根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型包括：
分别从粮食品质指标数据Xt—1、粮食品质指标数据Xt—2和粮食品质指标数据Xt—3中抽取一部分数据构成训练集XP，XP＝[XP t—1，XP t—2，XP t—3]；
对所述训练集XP作归一化处理得到XR；
根据XR构建BP神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，其特征在于，对所述训练集XP作归一化处理得到XR包括：令XR ij＝(XP ij－min(XP ij))/(max(XP ij)—min(XP ij))，其中，XP ij表示列变量XP j中的一个数据，min(XP ij)表示列变量XP j中的最小值，max(XP ij)表示列变量XP j中的最大值，max(XP ij)—min(XP ij)表示列变量XP j的极差，j＝t-1，t-2，t-3。
5.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，其特征在于，根据XR构建BP神经网络模型包括：
搭建BP神经网络架构，所述BP神经网络架构中包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、Dropout层、Dense层和输出层；
将数据XR输入到输入层；
通过公式(1)得到第一隐藏层的输出f1，f1作为第一隐藏层的输入；
通过公式(2)得到第二隐藏层的输出f2，f2作为Dense层的输入；
通过公式(3)得到输出层的输出f3，f3为构建完成的BP神经网络模型；
f1＝ReLU((Wf1*XR)+b1) (1)
f2＝ReLU((Wf2*f1)+b2) (2)
f3＝(Wf3*f2)+b3 (3)
其中，Wf1表示第一隐藏层的权重矩阵，Wf2表示第二隐藏层的权重矩阵，Wf3表示Dense层的权重矩阵，b1表示第一隐藏层的偏置项，b2表示第二隐藏层的偏置项，b3表示Dense层的偏置项，ReLU表示激活函数，Dropout层用于模型训练过程中在更新参数时暂时随机断开指定数量的神经元。
6.根据权利要求5所述的基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，其特征在于，还包括：
通过公式(4)进行模型验证；
其中，RE表示相对误差，Ot为第t期粮食品质指标实测数据，Pt为通过构建完成的BP神经网络模型预测的第t期粮食品质指标数据，n为模型验证样本数。
7.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，其特征在于：所述根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食品质指标数据包括：从历史数据库中获取第t-4期的粮食品质指标数据Xt—4。
8.根据权利要求7所述的基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，其特征在于：根据获取到的粮食品质指标数据构建BP神经网络预测模型包括：
从粮食品质指标数据Xt—4中抽取一部分数据构成训练集XP t—4；
对所述训练集XP t—4作归一化处理得到XR t—4；
根据XR t—4构建BP神经网络模型。
9.基于BP神经网络的粮食品质指标预测方法，其特征在于，包括：
获取粮食预测期信息t，其中，所述粮食预测期信息t表示需要预测第t期粮食的质量指标；
根据粮食预测期信息t，获取符合时间要求的粮食质量指标数据；
根据获取到的粮食质量指标数据构建BP神经网络预测模型；
根据构建完成的BP神经网络预测模型预测第t期粮食的质量指标；
根据预测到的第t期粮食的质量指标评估第t期粮食的品质指标。
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