一种基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法及系统。该方法包括：随机生成卡尔曼滤波算法中的参数；获取输入数据；对输入数据进行预处理，得到预处理后的输入数据；根据预处理后的输入数据初始运行卡尔曼滤波算法进行初始值编码，得到输入数据和卡尔曼初始滤波的误差，将其作为适应度值；将适应度值采用遗传算法进行处理，得到新的适应度值；判断新的适应度值是否满足结束条件；若否，则返回“将适应度值基于遗传算法进行选择操作、交叉操作和变异操作，得到新的适应度值”；若是，则根据新的适应度值获取卡尔曼滤波的最优参数值；根据最优参数值，进行农业气象监测。本发明专利技术能够提高气象监测的处理精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法及系统
本专利技术涉及农业信息分析领域，特别是涉及一种基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法及系统。
技术介绍
随着我国农业大数据技术的不断发展，农业大数据技术所涉及范围也越来越广，特别是目前农业活动的各个环节不断的增多，其产生的数据数量也越来越多，因此，关于农业数据处理相关需求也越来越多。农业大数据的来源广泛、类型多样、结构复杂、有潜在的价值也很难利用，虽然我国的农业大数据技术还不是很成熟，但是我们必须对农业大数据技术的发展状况进行及时分析，建立完善的农业大数据处理技术体系，进一步促进我国的农业大数据技术发展。现有技术中利用处理后的气象数据存在噪声点难以清除的问题，并且依靠现有技术处理后的气象数据进行气象监测存在处理精度不高和效率低下的问题，不能适应农业信息分析的需要。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法及系统，能够提高气象监测的处理精度和效率。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于遗传算法的农本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法，其特征在于，包括：/n随机生成卡尔曼滤波算法中的参数，所述参数包括温度、湿度、降水量、光照时长和风力；/n获取输入数据，所述输入数据为所述参数中的数据；/n对所述输入数据进行预处理，得到预处理后的输入数据；/n根据所述预处理后的输入数据初始运行卡尔曼滤波算法进行初始值编码，得到输入数据和卡尔曼初始滤波的误差，将所述输入数据和卡尔曼初始滤波的误差作为适应度值；/n将所述适应度值采用遗传算法进行处理，得到新的适应度值；/n判断所述新的适应度值是否满足结束条件；/n若否，则返回“将所述适应度值基于遗传算法进行选择操作、交叉操作和变异操作，得到新的适应度...

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法，其特征在于，包括：
随机生成卡尔曼滤波算法中的参数，所述参数包括温度、湿度、降水量、光照时长和风力；
获取输入数据，所述输入数据为所述参数中的数据；
对所述输入数据进行预处理，得到预处理后的输入数据；
根据所述预处理后的输入数据初始运行卡尔曼滤波算法进行初始值编码，得到输入数据和卡尔曼初始滤波的误差，将所述输入数据和卡尔曼初始滤波的误差作为适应度值；
将所述适应度值采用遗传算法进行处理，得到新的适应度值；
判断所述新的适应度值是否满足结束条件；
若否，则返回“将所述适应度值基于遗传算法进行选择操作、交叉操作和变异操作，得到新的适应度值”；
若是，则根据所述新的适应度值获取卡尔曼滤波的最优参数值；
根据所述最优参数值，进行农业气象监测。


2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法，其特征在于，所述对所述输入数据进行预处理，得到预处理后的输入数据，具体包括：
对所述输入数据进行标准化处理、归一化处理、填充性处理和可靠性处理，得到预处理后的输入数据。


3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法，其特征在于，所述将所述适应度值采用遗传算法进行处理，得到新的适应度值，具体包括：
将所述适应度值基于遗传算法进行选择操作、交叉操作和变异操作，得到新的适应度值。


4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的农业气象监测数据处理方法，其特征在于，所述根据所述最优参数值，进行农业气象监测，具体包括：
将所述最优参数值带入卡尔曼滤波公式，得到最优滤波结果；
根据所述最优滤波结果，进行农业气象监测。


5.一种基于遗传算法的农业气象监测数据处理系统，其特征在于，包括：
参数生成模块，用于随机...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄家煜，许世卫，李干琼，刘佳佳，邸佳颖，
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