【摘 要】
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储粮温度预测有利于及时采取通风降温等措施保障储粮安全,因而具有重要意义。传统预测方法多是基于历史温度数据的向量形式进行特征提取,破坏了原有数据的高阶特性和内部结构
【机 构】
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河南工业大学信息科学与工程学院,河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目计划(18A510003)
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储粮温度预测有利于及时采取通风降温等措施保障储粮安全,因而具有重要意义。传统预测方法多是基于历史温度数据的向量形式进行特征提取,破坏了原有数据的高阶特性和内部结构,导致局部空间信息丢失,预测精度难以满足要求。针对这一问题,提出了一种以数据张量表示为基础的多线性主成分分析方法。该方法保留了粮堆温度历史数据的高阶性,即在使用多线性主成分分析进行特征提取和降维的同时,充分保留了原有数据的内部结构,因而提取的特征更为有效。试验表明,本方法预测结果优于其他典型预测方法。
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