Predicting Grain Losses and Waste Rate Along the Entire Chain: A Multitask Multigated Recurrent Unit Autoencoder Based Method

自编码 编码器 计算机科学 人工智能 任务(项目管理) 特征(语言学) 模式识别(心理学) 特征学习 均方误差 深度学习 特征提取 机器学习 统计 数学 工程类 语言学 哲学 系统工程 操作系统
作者
Jie Cao,Youquan Wang,Jing He,Weichao Liang,Haicheng Tao,Guixiang Zhu
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:17 (6): 4390-4400 被引量:20
标识
DOI:10.1109/tii.2020.3030709
摘要

Predicting grain losses and waste rate (LWR) is critical for agricultural planning and grain policy development. Capturing the stage interaction and generating robust features are the main challenges in grain LWR prediction. In this article, we propose MTGA, a Multitask Gated recurrent unit (GRU) Autoencoder, approach to 1) obtain the robust feature representation for the prediction task and 2) explore the time-ordered interactions among different stages of the grain chain. Specifically, we design multiple GRU encoder-decoder pairs to co-reconstruct the stage features in a common space for robust feature learning. Then, an attention mechanism is proposed better to fuse the reconstructed features from the GRU encoder-decoder pairs. Furthermore, we utilize the multitask for reconstructed loss and grain LWR prediction. We introduce the reconstructed loss task as an auxiliary task to help us to represent the robust features. Besides, we introduce the LWR prediction as main task to learn the parameters for prediction task. We collected the data with questionnaires, interviews, or data from grain management institutes for experiments. The evaluation results show that grain LWR prediction by our approach achieves the best results compared to several state-of-the-art prediction models. Moreover, our method gains overall performance decline of 12.5-18.3% on mean absolute error and root mean square error metrics.
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