基于数据挖掘的小麦质量安全预警模型研究
这是一篇关于小麦质量安全预警,真菌毒素,层次分析法,机器学习,关联规则,预警系统的论文, 主要内容为小麦作为人们日常生活中息息相关的农作物,其生产、加工、运输等环节的食品安全问题是直接关系到消费者的头等大事。小麦籽粒在生长及收获储存加工等过程中可能受各种产毒真菌的污染,真菌毒素的污染是影响小麦农作物质量安全的重要因素。以食品监管部门对小麦中多种真菌毒素的大量抽检数据为对象,本文应用数据挖掘方法研究了小麦质量安全预警模型。主要完成的工作有:1、给出了一种基于机器学习的小麦真菌毒素预警方法。该方法主要包括小麦真菌毒素样品地区气候分类模型和基于小麦毒素监测数据的AHP-LSTM预警模型。首先,根据小麦毒素数据建立了基于Smote-KNN气候分类模型;然后,结合层次分析法(AHP)和LSTM给出了小麦真菌毒素的质量风险预警模型。实验结果验证了该方法。2、给出了一种基于关联规则挖掘的小麦中真菌毒素污染预警方法。首先,构建了基于Apriori算法的小麦多种真菌毒素污染关联规则挖掘方法体系,分析小麦中真菌毒素共污染的特征,进行预警。然后,在该方法中将Apriori算法应用在小麦多组份真菌毒素的相关性分析与预警中,对监测数据进行风险等级划分以及数据离散化处理,通过挖掘的强关联规则分析研究了小麦中多毒素的联合污染表征。实验数据可视化结果验证了该方法的有效性。3、设计并实现了B/S模式的小麦质量安全预警系统。小麦质量安全预警系统技术实现时采用前后端分离模式开发,后端使用Java语言的Spring Boot框架以及Mybatis框架负责业务逻辑处理和数据库操作等,前端使用HTML,CSS,Java Sript等技术完成交互。系统主要的功能模块有风险监测模块,污染等级管理模块,风险预警模块,以及网站系统常用的登录模块等。
基于数据挖掘的小麦质量安全预警模型研究
这是一篇关于小麦质量安全预警,真菌毒素,层次分析法,机器学习,关联规则,预警系统的论文, 主要内容为小麦作为人们日常生活中息息相关的农作物,其生产、加工、运输等环节的食品安全问题是直接关系到消费者的头等大事。小麦籽粒在生长及收获储存加工等过程中可能受各种产毒真菌的污染,真菌毒素的污染是影响小麦农作物质量安全的重要因素。以食品监管部门对小麦中多种真菌毒素的大量抽检数据为对象,本文应用数据挖掘方法研究了小麦质量安全预警模型。主要完成的工作有:1、给出了一种基于机器学习的小麦真菌毒素预警方法。该方法主要包括小麦真菌毒素样品地区气候分类模型和基于小麦毒素监测数据的AHP-LSTM预警模型。首先,根据小麦毒素数据建立了基于Smote-KNN气候分类模型;然后,结合层次分析法(AHP)和LSTM给出了小麦真菌毒素的质量风险预警模型。实验结果验证了该方法。2、给出了一种基于关联规则挖掘的小麦中真菌毒素污染预警方法。首先,构建了基于Apriori算法的小麦多种真菌毒素污染关联规则挖掘方法体系,分析小麦中真菌毒素共污染的特征,进行预警。然后,在该方法中将Apriori算法应用在小麦多组份真菌毒素的相关性分析与预警中,对监测数据进行风险等级划分以及数据离散化处理,通过挖掘的强关联规则分析研究了小麦中多毒素的联合污染表征。实验数据可视化结果验证了该方法的有效性。3、设计并实现了B/S模式的小麦质量安全预警系统。小麦质量安全预警系统技术实现时采用前后端分离模式开发,后端使用Java语言的Spring Boot框架以及Mybatis框架负责业务逻辑处理和数据库操作等,前端使用HTML,CSS,Java Sript等技术完成交互。系统主要的功能模块有风险监测模块,污染等级管理模块,风险预警模块,以及网站系统常用的登录模块等。
基于数据挖掘的小麦质量安全预警模型研究
这是一篇关于小麦质量安全预警,真菌毒素,层次分析法,机器学习,关联规则,预警系统的论文, 主要内容为小麦作为人们日常生活中息息相关的农作物,其生产、加工、运输等环节的食品安全问题是直接关系到消费者的头等大事。小麦籽粒在生长及收获储存加工等过程中可能受各种产毒真菌的污染,真菌毒素的污染是影响小麦农作物质量安全的重要因素。以食品监管部门对小麦中多种真菌毒素的大量抽检数据为对象,本文应用数据挖掘方法研究了小麦质量安全预警模型。主要完成的工作有:1、给出了一种基于机器学习的小麦真菌毒素预警方法。该方法主要包括小麦真菌毒素样品地区气候分类模型和基于小麦毒素监测数据的AHP-LSTM预警模型。首先,根据小麦毒素数据建立了基于Smote-KNN气候分类模型;然后,结合层次分析法(AHP)和LSTM给出了小麦真菌毒素的质量风险预警模型。实验结果验证了该方法。2、给出了一种基于关联规则挖掘的小麦中真菌毒素污染预警方法。首先,构建了基于Apriori算法的小麦多种真菌毒素污染关联规则挖掘方法体系,分析小麦中真菌毒素共污染的特征,进行预警。然后,在该方法中将Apriori算法应用在小麦多组份真菌毒素的相关性分析与预警中,对监测数据进行风险等级划分以及数据离散化处理,通过挖掘的强关联规则分析研究了小麦中多毒素的联合污染表征。实验数据可视化结果验证了该方法的有效性。3、设计并实现了B/S模式的小麦质量安全预警系统。小麦质量安全预警系统技术实现时采用前后端分离模式开发,后端使用Java语言的Spring Boot框架以及Mybatis框架负责业务逻辑处理和数据库操作等,前端使用HTML,CSS,Java Sript等技术完成交互。系统主要的功能模块有风险监测模块,污染等级管理模块,风险预警模块,以及网站系统常用的登录模块等。
岩溶滑坡预测模型及预测预警系统研究——以发耳滑坡为例
这是一篇关于岩溶滑坡,位移预测,粒子群优化算法,LSTM模型,预警系统的论文, 主要内容为中国西南岩溶山区,岩溶地层广泛发育,地质环境脆弱,加之降雨丰沛,人类工程活动频繁,造成滑坡灾害时有发生,人民生命财产安全受到严重威胁。提升滑坡灾害预报水平和及时发布预警信息对防灾减灾至为重要。因此,亟需进一步开展滑坡位移预测模型和预测预警系统的深入研究。本文以典型的岩溶山区示范点——贵州发耳镇滑坡为例展开研究。首先,基于多源观测结果完成监测数据的预处理以及降雨对滑坡位移影响的分析工作;其次,聚焦预测预报需要实现了粒子群优化算法改进,并在对比分析模型精度基础上将改进粒子群算法优化的LSTM模型应用到岩溶滑坡预测预报实践;最后,面向应用与实现将滑坡监测数据处理分析、模型优化等岩溶滑坡预测预警理论和方法与系统开发技术相结合完成了滑坡预测预警原型系统的应用开发。本文的主要研究内容和成果如下:(1)监测数据的处理与分析。论文选取合适的方法完成了监测数据的预处理,并利用Pearson相关系数对降雨与滑坡位移之间的关系进行定量分析,发现当天滑坡位移变化受到前128天降雨量的影响,表明降雨对滑坡稳定性的影响具有滞后性。(2)滑坡位移预测模型的分析研究。将一种改进粒子群算法优化的LSTM模型引入岩溶滑坡位移预测中,以发耳滑坡FE04号监测点的数据进行实验。在对比分析了BP神经网络模型和未优化的LSTM模型的基础上,发现将其与GM(1,1)模型结合的组合模型能取得最高精度,其RMSE约为22.19mm,MAPE高约0.16%。结果表明,组合模型的精度满足预测需要,适用性更高。(3)预测预警系统的设计与实现。基于Spring Boot框架开发了集数据处理分析与滑坡预测预警为一体的滑坡预测预警原型系统。用户可在线对监测数据进行处理分析,并利用系统整合的模型对数据进行处理,获取滑坡预测结果,以及接收到利用Web Socket协议即时推送的预警信息。
厦门边防小型渔船防越线预警系统的设计与实现
这是一篇关于渔船防越线,预警系统,J2EE的论文, 主要内容为厦门所处地理位置比较特殊,与台湾相邻,虽然是隔海相望,但是厦门距离台湾最近的距离为4公里,厦门海边的居民都是以捕鱼为生,在日常的出海活动中,一些渔民对海域的了解有限,存在主动或者被动的越界行为,一旦越界渔民的人身安全就会受到威胁,还会影响到两岸关系的正常维护。本文针对厦门边防所的实际管理需要进行深入研究,主要研究内容如下:1、针对管理工作进行业务分析,了解工作流程,在了解了主要业务参与人员情况以后,根据管理需要对系统功能进行整合,确立课题的功能模块:基础数据、渔船动态监控、越线惩处教育以及报表管理等,并给出了具体的分析用例图。2、针对系统开发需要进行了详细的系统设计,包括整体开发结构、功能模块、各模块的操作流程以及数据存储等问题,尤其对渔船的动态定位与跟踪是重点设计模块,并能够给出预警提示。3、在确立了系统主要的开发技术以后,对系统展开具体实现工作,包括配置系统实现环境、搭建J2EE开发平台、数据库实现以及SSH框架整合等,最终确保了整个系统能够上线运行,在文中还对具体的实现页面进行了展示。4、系统的测试工作。明确测试目标、配置测试环境、编写测试用例对预警系统进行了功能测试和性能测试,并对功能测试进行了统计分析,对系统的性能进行了记录数据分析,最终为系统的上线使用提供了切实的保障。系统的使用不仅避免了渔民的误闯边界水域造成人身安全危险,,同时边防人员也可以对渔船越界情况进行实时把握和处理,提高了应急处理的工作效率,确保了渔民的人身和财产安全。系统的实施可以为其它的边防所的管理工作提供参考价值和借鉴意义。
基于EWQI指数和多预测模型的乌梁素海黄苔预警系统研究
这是一篇关于乌梁素海,黄苔,预测模型,物联网技术,预警系统的论文, 主要内容为湖泊资源作为陆地最重要的水资源组成之一,具有不可代替的生态功能价值和多种社会经济价值。近年来,富营养化导致的湖泊藻华爆发已经成为水生态安全的突出问题,其直接影响着区域水资源利用及经济的可持续性发展。本文以乌梁素海为研究区,基于2013-2021年的气象、水环境及黄苔等监测数据,综合分析黄苔爆发的特点,借助改进水体质量指数(EWQI),评价黄苔爆发风险,训练筛选预测算法,结合Logistic回归模型,预测黄苔爆发概率,最终开发基于Web端的乌梁素海黄苔预警系统,旨在揭示不同水域黄苔的爆发风险,为乌梁素海水环境及黄苔爆发综合治理提供参考,主要结论如下:(1)基于2013-2020年低频监测数据,筛选关键因子嵌入水体质量指数(WQI)进行改进,形成EWQI指数,进而结合Arc GIS空间插值(反距离加权法)分析对全湖区进行风险评价,将乌梁素海不同水域的黄苔爆发风险划分为非常安全、较安全、预警区和风险区四类;结合实际采样调查数据对评价结果进行验证,评价精度约为88.6%,空间匹配度较高,表明EWQI指数在对乌梁素海黄苔风险评价中有较好的适用性;得到2013-2020年乌梁素海黄苔爆发风险的时空特征,在空间上,总体呈现东部水域>中部水域>西部水域>南部水域;在时间上,黄苔爆发风险逐年下降;乌梁素海黄苔爆发风险与人类活动密切相关,水深较小、水体NH4+-N及COD负荷较大是乌梁素海黄苔爆发的主要原因。(2)基于2021年高频监测数据,训练不同预测算法,筛选出适合乌梁素海的黄苔预警模型。使用5月10日～10月15日的逐日数据作为训练集,将10月16日～21日的数据作为验证集,对预测算法进行训练和验证,筛选出精度最高的SVR模型(R2=0.866),进行乌梁素海未来7日水环境因子数据的预测。进而,构建Logistic回归分析模型,预测2021年5-10月逐日黄苔爆发的概率,结果表明:预测总准确率为84%,其中正确对应水华日29 d,占全部黄苔发生日的76%。(3)基于互联网及物联网技术,利用VUE3和Web GL实时绘制等技术,使用python、my SQL、javascript和html等语言,开发Web端乌梁素海黄苔预警系统,实现用户登录、数据共享、视频监控等功能。同时,在系统中植入了EWQI指数评价方法、SVR预测算法及Logistic回归分析模型,实现了未来7天黄苔爆发风险预警,首次完成了乌梁素海黄苔预警系统的研究与发布。
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