粮食是关系国计民生的重要战略物资,也是人民生活的基本保障。在提高粮食产量的同时,需要保持合理的粮食储备。为了对粮仓粮情进行有效地监管,减少粮食损失,论文设计了一种基于GRU模型的粮情监测和预警系统,系统自动采集粮仓内的监测数据并上传到云服务器,使用神经网络算法对数据进行分析和粮堆温度预测并预警。论文主要工作如下:(1)为了优化粮仓中温度传感器节点的布设方案,采用有限元分析方法模拟粮温情况,构建粮仓温度场。通过对不同季节粮仓内的温度场分析,优化了粮仓的温度传感器布设方式。此外,为了提高粮情监测和预警效果,在粮仓加入二氧化碳检测装置获取粮仓中的二氧化碳数据,通过温、湿度和二氧化碳数据分析粮情变化规律。(2)针对粮仓中粮食虫害霉变等危险粮情,设计和实现粮情监测和预警模型,采用循环神经网络中的门控循环单元(GRU)模型。在GRU模型中,采用遗传算法优化隐层神经元个数。引入Dropout方法,有效地解决模型中的过拟合问题。在构建GRU预测模型后,使用不同的激活函数和优化算法测试模型,实验表明,在Adam算法优化下,激活函数为Softplus的GRU模型,MAE为0.048;MSE为0.003;MAPE为0.289%;R2为0.911,模型预测效果最好。(3)设计和实现了基于GRU模型的粮情监测和预警系统。在硬件设计中,为了更便捷和精确地实现数据采集,采用4G的无线通信模块把温湿度及二氧化碳数据传输到阿里的云服务器。云服务器的Linux系统用于储存和分析数据,Windows系统用于显示粮情数据和预警结果。软件设计主要包括数据获取、数据查询和温度预警等功能。系统测试表明:系统功能正常,响应速度快、预测准确率高。