【技术实现步骤摘要】
一种基于区域气象参数预测土豆产量的方法
本专利技术涉及智慧农业
，具体涉及一种基于区域气象参数预测土豆产量的方法啊。
技术介绍
土豆，也称为马铃薯、洋芋，相比小麦、玉米、水稻三大主粮，土豆的优势在于种植周期短、耐寒、耐旱、耐瘠薄，适应性广、产量高，且营养价值高，土豆逐渐成为第四大主粮作物。现在的农业生产依旧存在着高风险、高灾害的现象，这些现象对土豆的产量存在着影响。需要一种有效的土豆产量的预测方法对土豆产量进行预测，根据预测的土豆产量，对土豆产业进行风险防控和战略性预见，有效且及时的对土豆生产进行防控和统筹，而现有技术中缺乏一种对土豆产量进行预测的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的：提供一种有效预测土豆产量的方法。技术方案：本专利技术提供的基于区域气象参数预测土豆产量的方法，用于对目标区域中的土豆产量进行预测，方法包括如下步骤：步骤A、统计目标区域分别对历史指定N年中各单位时长的各类型气象参数、以及各类型气象参数对应的日期，构建历史气象参数集；步骤B、将构建的历史气象参数...
【技术保护点】
1.一种基于区域气象参数预测土豆产量的方法，用于对目标区域中的土豆产量进行预测，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤A、统计目标区域分别对历史指定N年中各单位时长的各类型气象参数、以及各类型气象参数对应的日期，构建历史气象参数集；/n步骤B、将构建的历史气象参数集输入至训练好的气象参数预测模型中，获取统计时间中最晚日期之后的一年中的各类型预测气象参数；/n步骤C、对各类型预测气象参数分别求平均，获取各类型预测气象参数的在各个季度的季度平均值，将各类型预测气象参数的季度平均值输入至训练好的土豆产量预测模型中，获取预测的各季度的土豆产量。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于区域气象参数预测土豆产量的方法，用于对目标区域中的土豆产量进行预测，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A、统计目标区域分别对历史指定N年中各单位时长的各类型气象参数、以及各类型气象参数对应的日期，构建历史气象参数集；
步骤B、将构建的历史气象参数集输入至训练好的气象参数预测模型中，获取统计时间中最晚日期之后的一年中的各类型预测气象参数；
步骤C、对各类型预测气象参数分别求平均，获取各类型预测气象参数的在各个季度的季度平均值，将各类型预测气象参数的季度平均值输入至训练好的土豆产量预测模型中，获取预测的各季度的土豆产量。
2.根据权利要求1所述的基于区域气象参数预测土豆产量的方法，其特征在于，所述各类型气象参数包括：光照强度、气温数据、湿度数据、降雨量数据。
3.根据权利要求2所述的基于区域气象参数预测土豆产量的方法，其特征在于，在步骤A中，构建历史气象参数集的方法包括：以周为单位，分别对历史指定N年内的各类型气象参数求平均，获取各类型气象参数的周平均值，以及与各类型气象参数的周平均值所对应的时间，进而构建历史气象参数集。
4.根据权利要求3所述的基于区域气象参数预测土豆产量的方法，其特征在于，所述步骤B中，按照步骤B1至步骤B2，获得训练好的气象参数预测模型：
步骤B1、搭建卷积神经网络模型；
步骤B2、随机选取历史气象参数集中的预设比例数据作为训练集，将历史气象参数集中的其他数据作为测试集，对步骤B1中搭建的卷积神经网络模型进行训练，获取训练好的气象参数预测模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：王林，王德齐，夏婷，张兰红，段小汇，陈健，张桂冬，姚嘉美，陈勇，朱欣悦，包月海，方成，陆佳州，周雪，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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