一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及粮储管理技术领域，特别是一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法和系统。该方法通过获取设定时间段内的气象数据及与气象数据的时间对应的粮堆表层平均温度，再对已有的气象数据及其对应的粮堆表层平均温度进行相应的处理并训练得到能够表征粮堆表层平均温度与气象数据的关系的模型，即为预测模型，再根据未来某一时刻的预测的气象数据即可得到该未来某一时刻的粮堆表层平均温度，从而实现了根据气象提前预测粮堆表层平均温度，并能够知道未来一段时间内的温度变化情况，有利于提前做好预防工作，提早开展粮情控制，防止霉变、生虫等问题的发生，有效地保障了粮食安全。

A method and system for predicting surface temperature of stored grain pile based on meteorological data

【技术实现步骤摘要】
一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法和系统
本专利技术涉及粮储管理
，特别是一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法和系统。
技术介绍
粮食的高水分和高粮温为霉菌和储量害虫的滋生提供了有利条件，而储粮害虫和霉菌是造成粮堆发热点的重要因素，粮堆中发热点的不断发展，会导致发热点内粮食的损坏。智能仓储工作的主要目的是显著提高粮食储存能力，如有效控制储存温度和水分等。粮食籽粒在储藏过程中，其生命活动从未停止，仍为活的有机体，它受自身呼吸作用和外界温度、湿度、气体成分等环境因子的影响，这些内外因素与粮食安全储存密切相关。粮食的安全储存可以通过控制两个重要的物理因素来实现：温度和水分含量。粮食温度是粮食状态的重要指标，其检测和控制技术是粮情测控的主要技术之一。在粮情检测系统中，储粮温度的检测是一项比较成熟的技术，已在国家储备中得到广泛应用。虽然现有技术能够实时监控储粮粮堆的温度，但实时的检测并不能很好的预防温度快速变化带来的霉变、生虫等问题，不能够提前做好预防工作，不利于更早的、更加及时的开展粮情控制工作。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法和系统，用以解决现有技术不能预测粮堆温度导致粮情控制工作开展不及时的问题。为了实现上述目的，本专利技术提供一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法，包括以下步骤：1)获取设定时间段内的气象数据及与气象数据的时间对应的粮堆表层平均温度，气象数据包括气压、气温、相对湿度、降水量、蒸发量、风速、日照时数和0cm地面温度；2)对气象数据及粮堆表层平均温度数据进行预处理，去除异常的数据点；3)对预处理后的气象数据及粮堆表层平均温度数据进行标准化处理；4)对标准化后的气象数据及对应的粮堆表层平均温度训练得到粮堆表层平均温度与气象数据的关系模型；5)获取待预测时刻的预测气象数据，并根据所述关系模型确定待预测时刻的粮堆表层平均温度。有益效果是，通过已有的气象数据及其对应的粮堆表层平均温度进行相应的处理并训练得到能够表征粮堆表层平均温度与气象数据的关系的模型，即为预测模型，再根据未来某一时刻的预测的气象数据即可得到该未来某一时刻的粮堆表层平均温度，从而实现了根据气象提前预测粮堆表层平均温度，并能够知道为了一段时间内的温度变化情况，有利于提前做好预防工作，提早开展粮情控制，防止霉变、生虫等问题的发生，有效地保障了粮食安全。进一步地，为了简单得到预测模型，步骤4)中对标准化后的气象数据及对应的粮堆表层平均温度利用线性最小二乘回归方法训练得到粮堆表层平均温度与气象数据的关系模型。进一步地，由于不同气象因素之间也有相互影响，考虑综合所有因素的复杂性，步骤4)中对标准化后的气象数据及对应的粮堆表层平均温度利用支持向量机训练得到粮堆表层平均温度与气象数据的关系模型。进一步地，为了得到更精准的预测模型，所述支持向量机中采用的核函数为线性核函数、多项式核函数或者高斯径向基核函数。进一步地，为了简单实现异常数据点的剔除，避免这些点造成的损失，所述预处理采用Pauta准则方法。进一步地，为了简单、准确实现标准化，所述标准化处理采用z-score标准化方法。本专利技术提供一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：1)获取设定时间段内的气象数据及与气象数据的时间对应的粮堆表层平均温度，气象数据包括气压、气温、相对湿度、降水量、蒸发量、风速、日照时数和0cm地面温度；2)对气象数据及粮堆表层平均温度数据进行预处理，去除异常的数据点；3)对预处理后的气象数据及粮堆表层平均温度数据进行标准化处理；4)对标准化后的气象数据及对应的粮堆表层平均温度训练得到粮堆表层平均温度与气象数据的关系模型；5)获取待预测时刻的预测气象数据，并根据所述关系模型确定待预测时刻的粮堆表层平均温度。有益效果是，通过已有的气象数据及其对应的粮堆表层平均温度进行相应的处理并训练得到能够表征粮堆表层平均温度与气象数据的关系的模型，即为预测模型，再根据未来某一时刻的预测的气象数据即可得到该未来某一时刻的粮堆表层平均温度，从而实现了根据气象提前预测粮堆表层平均温度，并能够知道为了一段时间内的温度变化情况，有利于提前做好预防工作，提早开展粮情控制，防止霉变、生虫等问题的发生，有效地保障了粮食安全。进一步地，为了简单得到预测模型，该系统的步骤4)中对标准化后的气象数据及对应的粮堆表层平均温度利用线性最小二乘回归方法训练得到粮堆表层平均温度与气象数据的关系模型。进一步地，由于不同气象因素之间也有相互影响，考虑综合所有因素的复杂性，该系统的步骤4)中对标准化后的气象数据及对应的粮堆表层平均温度利用支持向量机训练得到粮堆表层平均温度与气象数据的关系模型。进一步地，为了得到更精准的预测模型，该系统中所述支持向量机中采用的核函数为线性核函数、多项式核函数或者高斯径向基核函数。进一步地，为了简单实现异常数据点的剔除，避免这些点造成的损失，该系统中所述预处理采用Pauta准则方法。进一步地，为了简单、准确实现标准化，该系统中所述标准化处理采用z-score标准化方法。附图说明图1是本专利技术的一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法的流程图；图2是本专利技术的一段时间内气温与粮堆表层平均温度的变化趋势图；图3是本专利技术的气温对粮堆表层平均温度的影响示意图；图4是本专利技术的相对湿度对粮堆表层平均温度的影响示意图；图5是本专利技术的0cm地面温度对粮堆表层平均温度的影响示意图；图6是本专利技术的气压对粮堆表层平均温度的影响示意图；图7是本专利技术的降水量对粮堆表层平均温度的影响示意图；图8是本专利技术的日照时数对粮堆表层平均温度的影响示意图；图9是本专利技术的气温与0cm地面温度之间的相互影响示意图；图10是本专利技术的气温与相对湿度之间的相互关系影响示意图；图11是本专利技术的相对湿度与日照时数之间的相互关系影响示意图；图12是本专利技术的线性最小二乘回归方法的预测结果对比图；图13是本专利技术的SVM线性核函数的预测结果对比图；图14是本专利技术的SVM多项式核函数的预测结果对比图；图15是本专利技术的SVM高斯径向基函数核函数的预测结果对比图；图16是本专利技术的四种预测结果的均方根误差对比图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步详细的说明。方法实施例：本专利技术提供一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法，如图1所示，包括以下步骤：1)获取设定时间段内的气象数据及与气象数据的时间对应的粮堆表层平均温度。研究某区域一个高大平房仓小麦粮堆423天的气象数据及对应的粮堆表层平均温度，该区域的气象数据从气象数据网上获得，本实施例中气象数据包括气压、气温、相对湿度、降水量、蒸发量、风速、日照时数和0cm地面温度；作为其他实施方式，还可以存在其他气象因素的数据，当然，也可以选取上述8个气象因素中的几个作为研究对象。粮堆表层平均温度可以通过设在粮堆表层不同位置的多组温度传感器实时监控，并经过平均计算得到。温度传感器采用一线总线通信协议，封装在一种电缆内部，敷设在粮堆内部。本实施例中粮温记录时间为每日上午9～10时，温度采样频率为每日一次；作为其他实施方式，也可以监控一天内其他时间点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取设定时间段内的气象数据及与气象数据的时间对应的粮堆表层平均温度，气象数据包括气压、气温、相对湿度、降水量、蒸发量、风速、日照时数和0cm地面温度；2)对气象数据及粮堆表层平均温度数据进行预处理，去除异常的数据点；3)对预处理后的气象数据及粮堆表层平均温度数据进行标准化处理；4)对标准化后的气象数据及对应的粮堆表层平均温度训练得到粮堆表层平均温度与气象数据的关系模型；5)获取待预测时刻的预测气象数据，并根据所述关系模型确定待预测时刻的粮堆表层平均温度。

【技术特征摘要】
1.一种基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取设定时间段内的气象数据及与气象数据的时间对应的粮堆表层平均温度，气象数据包括气压、气温、相对湿度、降水量、蒸发量、风速、日照时数和0cm地面温度；2)对气象数据及粮堆表层平均温度数据进行预处理，去除异常的数据点；3)对预处理后的气象数据及粮堆表层平均温度数据进行标准化处理；4)对标准化后的气象数据及对应的粮堆表层平均温度训练得到粮堆表层平均温度与气象数据的关系模型；5)获取待预测时刻的预测气象数据，并根据所述关系模型确定待预测时刻的粮堆表层平均温度。2.根据权利要求1所述的基于气象数据预测仓储粮堆表层温度的方法，其特征在于，步骤4)中对标准化后的气象数据及对应的粮堆表层平均温度利用线性最小二乘回归方法训练得到粮堆表层平均温度与气象数据的关系模型。3.根据权利要求1所述的基于气象数据预测仓...

【专利技术属性】
技术研发人员：张元，段珊珊，杨卫东，廉飞宇，肖乐，葛宏义，蒋玉英，
申请(专利权)人：河南工业大学，
类型：发明
国别省市：河南,41