目前储粮安全管理仍部分甚至完全依赖人工,粮食储存企业迫切需要一套成型的智能粮情测控系统。基于此本文设计实现了智能粮情测控与预警系统,辅助及时发现并解决储粮过程中异常情况。本文首先对系统进行了需求分析,并对整体以及各模块进行设计实现,最后进行了相关系统测试。技术上,本文基于B/S模式开发了一套Java WEB系统,前端使用Vue渐进式框架,后端使用Spring Boot框架进行开发,使用了SQL server数据库。目前粮情测控及预警领域仍存在许多问题:首先,对粮情诊断中粮食安全性判断仅考虑粮食内部储存情况,忽略了外界环境的影响,其次,对粮温预测中常用的粒子群算法优化RBF神经网络的算法,仍存在粒子群算法局部寻优能力较差的问题,最后,对粮情语义查询中的关键词提取数量固定,不能灵活根据查询语句进行动态调整。(1)针对粮食安全性判断,本文考虑外界环境影响,对三温、三湿分别进行加权计算得到相对温度、相对湿度,并将相对温度、相对湿度以及粮食水分的隶属度作为神经网络输入。(2)针对粒子群算法容易陷入局部最优的问题,本文将遗传算法与粒子群算法结合,在粒子群算法陷入局部最优时调用遗传算法改变粒子位置,同时,通过对比试验确定通过前几天的数据进行预测效果更佳。(3)针对粮情语义查询系统中仅针对内部数据库查询特点,提出了根据句式、词性动态改变关键词提取数量的方法。经过多次使用测试以及对比试验,结果表明本文方法提高了原有算法性能,达到预期目标。