农产品大数据预测方法、系统、终端及存储介质技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种农产品大数据预测方法、系统、终端及存储介质。该方法包括：获取农产品大数据；判断所述农产品大数据是否触发实时预警；在所述农产品大数据未触发实时预警时，根据所述农产品大数据进行数据预测。本发明专利技术实施例提高农产品大数据的分析效率，实现了农产品大数据的预测，保障对农产品的宏观调控，及时稳定农产品市场，有效抑制农产品大数据大幅度波动现象的频发，指导农业生产经营者进行生产销售决策，降低经营风险，提高销售收入。

Forecasting methods, systems, terminals and storage media for large data of agricultural products

【技术实现步骤摘要】
农产品大数据预测方法、系统、终端及存储介质
本专利技术实施例涉及农业信息技术，尤其涉及一种农产品大数据预测方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
在市场经济快速发展的当下，农产品的生产、流通、经营所面临的竞争日益增加，对农产品大大数据进行有效监测至关重要，农产品大数据例如是农产品的价格或产量等大数据。对农产品大数据的准确分析，为农产品的监测预警和宏观调控提供关键性参考，稳定农产品市场。目前，对农产品大数据的分析是依靠人工分析的方式，分析效率低，分析结果的准确性差，无法提供准确的预警，导致农产品价大数据波动现象频发。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种农产品大数据预测方法、系统、终端及存储介质，解决当前对农产品大数据的分析依靠人工分析的发方式，分析效率低，分析结果的准确性差，无法提供准确的预警，导致农产品大数据大幅度波动现象频发的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种农产品大数据预测方法，该方法包括：获取农产品大数据；判断所述农产品大数据是否触发实时预警；在所述农产品大数据未触发实时预警时，根据所述农产品大数据进行数据预测。进一步地，在根据所述农产品大数据进行大数据预测之后，还包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种农产品大数据预测方法，其特征在于，包括：获取农产品大数据；判断所述农产品大数据是否触发实时预警；在所述农产品大数据未触发实时预警时，根据所述农产品大数据进行数据预测。

【技术特征摘要】
1.一种农产品大数据预测方法，其特征在于，包括：获取农产品大数据；判断所述农产品大数据是否触发实时预警；在所述农产品大数据未触发实时预警时，根据所述农产品大数据进行数据预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述农产品大数据进行数据预测之后，还包括：根据数据预测的预测结果，确定所述预测结果是否触发未来预警。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述农产品大数据进行数据预测，包括：通过ARIMA模型对农产品大数据进行趋势性预测；和/或，通过傅里叶分解模型对农产品大数据进行周期性预测；和/或，通过统计农产品大数据在各个涨跌幅范围内的频数，进行风险频数分析。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过统计农产品大数据在各个涨跌幅范围内的频数，进行风险频数分析，包括：根据拟合的涨跌幅分布函数，计算各个涨跌幅范围内的频数；将所述各个涨跌幅范围内的频数，与预设频数阈值进行对比，得到风险频数分析结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述拟合的涨跌幅分布函数为：其中，h为窗宽，n为拟合的所有样本总数，Xi为每个样本数据，K(x)为核函数，6.根据权利要求1所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄家煜，许世卫，邸佳颖，刘佳佳，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业信息研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11