当前我国实际应用的粮仓储粮数量检测方法主要是称重法,这种方法不仅耗时耗力,而且会造成大量浪费。因此亟需研究可以实时、高效、精准地掌握各地储粮数量的检测方法。本文主要研究了基于Janssen原理的多项式粮仓储粮数量检测模型,分析了基于传感器中值均值与标准差的数据预处理方法,研究了基于改进的布谷鸟搜索算法优化Janssen神经网络检测模型的建模方法。本论文主要研究工作如下:1、研究了Janssen原理及其多项式储粮数量检测理论模型,分析了二者间内在关系和模型特点;针对粮堆底面压力分布特点,提出了一种基于内外圈传感器输出值中值均值与标准差的数据预处理方法。2、通过引入拟蒙特卡罗优化布谷鸟算法中鸟巢的初始化方式、可变的发现概率Pa、基于贪婪算法的逐维更新策略、非均匀变异算子以及可变的搜索步长,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法,提高了布谷鸟算法的搜索速度、增强了布谷鸟算法的局部搜索能力;利用改进后的布谷鸟优化算法优化基于Janssen原理的检测模型参数,最终建立基于改进后布谷鸟优化算法优化的Janssen原理检测模型。3、提出了基于二次多项式展开的BP神经网络Janssen原理检测模型,并利用改进的CS算法实现BP神经网络建模优化,建立了较优的BP神经网络Janssen原理检测模型,实际建模结果验证了该检测模型的有效性与可靠性。