抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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高い,大きい一階のgranは,著者らの国で一般的に採用されている大規模な穀物貯蔵施設である。質量データは,多数の高くて大きい1階のgran原発を備えた穀物監視システムを通して得られるが,それらは,管理要員の作業経験に頼ることにより調査され,利用されている。Qinjia GranaryのNo.49サイロを例として,4層1シェルと7コア1シェルのデータ分類法を通して,本論文は著者らの国の北東寒冷地域における高くて大きい1階の穀物データを分析して,時系列予測モデルを確立した。発見は,2つのデータ分類方法が効率的に分析プロセスを簡素化することができて,穀物の空間的時間的変動規則を表示することができることを示した。穀物温度データと高および大規模の一階granの周囲温度データの間の関連性は,上層,中間層,および下層から底層へ徐々に弱まる。実際には,範囲,変化率などの中間層の穀物データに従って穀粒リスク度を判断することができる。そして,高いおよび大きい1階階の穀物温度データは,層とコアの観点から正弦変化モデルに適合し,範囲と位相角に差がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】