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智慧云仓储监控巡检系统设计与研究
| 论文题名： | 智慧云仓储监控巡检系统设计与研究 |
| 关键词： | 危险化学品仓库;移动巡检系统;温度监测;遗传贪心算法;极限学习机 |
| 摘要： | 近年来，随着我国工业化进程的加快，危险化学品物流处理量急剧增加，危化品物流需求快速增长。而影响危险化学品仓储安全的风险因素是导致事故的最基本要素，因此本文以危险化学品仓库中的稀土金属仓库为研究对象，提出遗传贪心算法，构建了稀土金属仓库移动巡检模型，并针对稀土金属仓库易发生自燃及爆炸等事故的问题，提出基于改进极限学习机算法的仓库温度动态预测方法。具体研究工作内容如下： 首先，针对稀土金属仓库巡检路径效率低问题，提出贪心遗传混合式路径优化算法，该算法将贪心策略融入到遗传算法操作过程中，用作指导遗传选择操作进行搜索。建立仓库群移动巡检数学模型，并设计一种基于贪心遗传混合式算法的三维移动巡检监控系统。 其次，为了准确预测出稀土金属仓库的实时温度。提出基于改进极限学习机算法的稀土金属仓库温度预测方法，该方法利用数据挖掘技术对稀土金属仓库的温度时间序列样本进行降噪处理，识别出仓库温度样本中的异常点数据，并对异常数据进行均值化处理，对缺失数据进行三次样条差值处理。 再次，在对数据进行处理的基础上，利用机器学习技术，设计一个稀土金属仓储温度动态管理监测系统，将结构风险最小化理论引入极限学习机中，以此来克服普通极限学习机算法在预测中存在的过拟合问题。 最后，仿真验证结果表明，本文提出的遗传贪心路径寻优方法避免了遗传算法的早熟收敛并提高了收敛速度。基于改进极限学习机的稀土金属仓库温度动态预测方法与ELM，BPNN等预测方法相比较预测精度更高，预测时间更短，可为稀土金属仓库的安全存储提供有益借鉴。 |
| 作者： | 李东 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 侯媛彬;周会高 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安科技大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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