近日，我院青年教师毕铭文博士以第一作者合作完成的论文《Comprehensive Quality Grading and Dynamic Prediction of Physicochemical Indicators of Maize During Storage Based on Clustering and Time-Series Prediction Models》在国际粮食科学权威期刊《Journal of Cereal Science》（中科院SCI二区）正式发表。该论文是国家重点研发计划项目（2021YFD2100605）和国家自然科学基金项目（62433002）等科研计划的阶段性研究成果。
论文简介：
文章聚焦粮食储存过程中玉米品质变化难以精准判断与预测的关键问题，构建了“品质分级+动态预测”双模型框架，对玉米在全储存周期内六项关键理化指标进行了系统建模与关联分析。研究的突出贡献在于，基于26组真实储存环境数据，提出了一种“品质可接受波动”视角下的仓储优化策略。不同于传统依赖极端低温低湿的保质方式，研究发现：只要将品质控制在可接受的变化范围内，即便在中等强度的环境条件下，也能实现较高比例的中高品质保持，从而大幅降低能源消耗和仓储运维成本。该策略突破了传统仓储“绝对保质”的思路，为实际仓储管理提供了更具成本效益的调控依据。在此基础上，文章建立了科学的三等级品质分级标准，并进一步构建了融合多指标相关性的时间序列预测模型。该模型在仅采集21天样本数据的条件下，即可实现对未来多项品质指标的高精度预测，显著提升了仓储过程中的智能监测效率与风险预警能力。该研究不仅为粮食仓储行业提供了可行的品质评价与预测方法，也为我国粮食减损和智能仓储管理提供了理论支撑与数据参考。
毕铭文，北京物资学院商学院电子商务系讲师，研究方向为自然语言处理、物流智能决策等。以第一作者身份先后在《Artificial Intelligence Review》、《Journal of Cereal Science》、《Neural Processing Letters》、《Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》、《Cmc-Computers Materials & Continua》、《计算机仿真》等国内外重要期刊发表及录用7篇；参与包括国家自然科学基金重点项目、国家重点研发在内各级各类科研课题5项；担任《Knowledge-Based Systems》、《Expert Systems With Applications》等10余本重要期刊匿名审稿人。
撰稿/毕铭文
审核/李锋
