主粮产量预测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种主粮产量预测方法、装置、电子设备和存储介质，主粮产量预测方法包括：获取若干个历史单产产量；根据若干个历史单产产量分别计算多组历史趋势产量以及预测趋势产量；根据多组历史单产产量以及历史趋势产量计算出若干个历史相对气象产量；将若干个历史相对气象产量按照产量数值大小进行排序，根据排序结果将历史相对气象产量划分为多种产量状态；基于马尔科夫模型构建产量状态的状态转移概率矩阵，根据状态转移概率矩阵预测出预测相对气象产量；根据预测相对气象产量与预测趋势产量计算出预测单产产量，本申请基于马尔科夫模型进行主粮产量预测，以便相关人员对粮食的存储、加工以及进行贸易的数量、粮价走势等做出决策。价走势等做出决策。价走势等做出决策。

【技术实现步骤摘要】
主粮产量预测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请属于粮食产量预测领域，尤其涉及一种主粮产量预测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]保证粮食产量作为实现粮食安全的重要手段，其重要性不言而喻，然而土地资源和水资源紧缺、适龄劳动人口数量下降、生产成本提高、分散的产粮方式均会对粮食产量形成约束。因此对粮食数据与信息服务，如何应对市场形势变化、外部环境不确定性、国内外政策影响等提出了更高的服务要求。为响应此目标，需要有全局性、预见性、前瞻性的中长期粮食产量预测数据服务支持，然而目前对粮食产量的预测中，各年的数据之间一般都是联系紧密的，若某一年的数据需要修改，直接影响到该年之后的其他年份的预测值，且目前的粮食产量预测通常采用灰度模型对总体产量进行预测，但灰度模型预测不能确定出各因素分别对总体产量的影响程度，且在预测过程中通常缺少对出产量状态的分析。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例所解决的技术问题之一在于提供一种主粮产量预测方法、装置、电子设备和存储介质，用以尽量克服或避免上述问题。
[0004]基于上述目的，本申请提供一种主粮产量预测方法，包括：响应于接收到的主粮产量预测请求，获取若干个历史单产产量，所述单产产量是指主粮收获后单位面积的产量；根据若干个所述历史单产产量分别计算多组历史趋势产量以及预测趋势产量，所述趋势产量代表除气象因素以外的其他因素对所述单产产量贡献的总和；根据多组所述历史单产产量以及所述历史趋势产量计算出若干个历史相对气象产量，所述历史相对气象产量表示所述气象因素对所述单产产量贡献的产量与所述趋势产量的比值；将若干个所述历史相对气象产量按照产量数值大小进行排序，根据排序结果将所述历史相对气象产量划分为多种产量状态；基于马尔科夫模型构建所述产量状态的状态转移概率矩阵，根据所述状态转移概率矩阵预测出预测相对气象产量；根据所述预测相对气象产量与所述预测趋势产量计算出预测单产产量，并返回所述预测单产产量。
[0005]可选地，所述根据若干个所述历史单产产量分别计算多组历史趋势产量以及预测趋势产量，包括：根据若干个所述历史单产产量建立线性回归方程；利用所述线性回归方程模拟出多组历史趋势产量以及预测趋势产量，每个所述历史单产产量对应一组历史趋势产量以及预测趋势产量。
[0006][HZTC
‑
HXZHFGS221003][HS2211014CCN][0007]可选地，所述根据多组所述历史单产产量以及所述历史趋势产量计算出若干个历史相对气象产量，包括：计算每个所述历史单产产量及其对应的所述历史趋势产量的差，得到每个所述历史单产产量对应的历史气象产量，所述历史气象产量代表在模拟数据中气象因素对所述历史单产产量的贡献；计算多组所述历史气象产量与所述历史趋势产量的比
值，得到若干个所述历史相对气象产量。
[0008]可选地，所述基于马尔科夫模型构建所述产量状态的状态转移概率矩阵，根据所述状态转移概率矩阵预测出预测相对气象产量，包括：根据所述相对气象产量以及所述产量状态计算所述产量状态的状态转移概率，得到所述产量状态转移概率矩阵；计算所述产量状态的自相关系数；根据所述产量状态转移概率矩阵计算所述产量状态经过状态转移后得到不同转移次数的同一种所述产量状态的概率；根据所述不同转移次数的同一种所述产量状态的概率以及所述产量状态的自相关系数进行加权求和得到所述预测相对气象产量处于同一种产量状态的总预测概率；基于蒙特卡罗模型对所述产量状态进行概率模拟若干次，得到若干个同一种产量状态的模拟概率；根据同一种产量状态的所述总预测概率以及若干个所述模拟概率计算所述模拟概率对应的若干个模拟相对气象产量；对若干个所述模拟相对气象产量取平均值，得到所述预测相对气象产量。
[0009]可选地，所述根据所述预测相对气象产量与所述预测趋势产量计算出预测单产产量，包括：计算所述预测相对气象产量与所述预测趋势产量的积，得到预测气象产量；计算所述预测气象产量与所述预测趋势产量的和，得到所述预测单产产量。
[0010]本申请实施例还提供了一种主粮产量预测装置，包括：获取模块，用于响应于接收到的主粮产量预测请求，获取历史单产产量，所述单产产量是指主粮收获后单位面积的产量；趋势产量计算模块，用于根据所述历史单产产量计算历史趋势产量以及预测趋势产量，所述趋势产量代表除气象因素以外的非自然因素与自然因素对所述单产产量贡献的总和；历史相对气象产量计算模块，用于根据所述历史单产产量以及所述历史趋势产量计算出历史相对气象产量，所述相对气象产量表示所述气象因素对所述单产产量贡献的产量与所述趋势产量的比值；产量状态生成模块，用于将所述相对气象产量按照产量数值大小进行排序，根据排序结果将所述相对气象产量划分为多种产量状态；预测相对气象产量推算模块，用于基于马尔科夫模型构建所述产量状态转移概率矩阵并根据所述产量状态转移概率矩阵推算出预测相对气象产量；预测单产产量计算模块，用于根据所述预测相对气象产量与所述预测趋势产量计算出预测单产产量，并返回所述预测单产产量。
[0011]本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，
[0012][HZTC
‑
HXZHFGS221003][HS2211014CCN]所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上所述方法对应的操作。
[0013]本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例所述的方法。
[0014]由以上技术方案可见，首先通过历史单产产量计算出历史趋势产量、预测趋势产量以及历史相对气象产量，历史相对气象产量反映出了气象因素对单产产量的影响程度，将相对气象产量按照产量数值大小进行排序，根据排序结果将相对气象产量划分为多种产量状态，根据历史的产量状态，可以进行类推，对未来的产量状态进行分析预测，然后采用马尔科夫模型对预测相对气候产量进行推算，构建产量状态的状态转移概率矩阵，根据状态转移概率矩阵预测出预测相对气象产量，再根据预测相对气象产量与预测趋势产量计算出预测单产产量，由于气象因素对总体产量的影响往往是不稳定的，所以在计算过程中增
加了对产量状态的分析与预测，并基于马尔科夫对每种产量状态的状态转移概率进行了预测，由此推算出未来的产量状态概率，再计算预测相对气象产量，降低了计算复杂度，运行速度快，运算时间短，且综合考虑了气象因素等对主粮产量的影响，预测准确性较高，能更好的便于相关人员对粮食的存储、加工以及进行贸易的数量、后期的粮价走势等做出决策。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种主粮产量预测方法，其特征在于，包括：响应于接收到的主粮产量预测请求，获取若干个历史单产产量，所述单产产量是指主粮收获后单位面积的产量；根据若干个所述历史单产产量分别计算多组历史趋势产量以及预测趋势产量，所述趋势产量代表除气象因素以外的其他因素对所述单产产量贡献的总和；根据多组所述历史单产产量以及所述历史趋势产量计算出若干个历史相对气象产量，所述历史相对气象产量表示所述气象因素对所述单产产量贡献的产量与所述趋势产量的比值；将若干个所述历史相对气象产量按照产量数值大小进行排序，根据排序结果将所述历史相对气象产量划分为多种产量状态；基于马尔科夫模型构建所述产量状态的状态转移概率矩阵，根据所述状态转移概率矩阵预测出预测相对气象产量；根据所述预测相对气象产量与所述预测趋势产量计算出预测单产产量，并返回所述预测单产产量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据若干个所述历史单产产量分别计算多组历史趋势产量以及预测趋势产量，包括：根据若干个所述历史单产产量建立线性回归方程；利用所述线性回归方程模拟出多组历史趋势产量以及预测趋势产量，每个所述历史单产产量对应一组历史趋势产量以及预测趋势产量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多组所述历史单产产量以及所述历史趋势产量计算出若干个历史相对气象产量，包括：计算每个所述历史单产产量及其对应的所述历史趋势产量的差，得到每个所述历史单产产量对应的历史气象产量，所述历史气象产量代表在模拟数据中气象因素对所述历史单产产量的贡献；计算多组所述历史气象产量与所述历史趋势产量的比值，得到若干个所述历史相对气象产量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于马尔科夫模型构建所述产量状态的状态转移概率矩阵，根据所述状态转移概率矩阵预测出预测相对气象产量，包括：根据所述相对气象产量以及所述产量状态计算所述产量状态的状态转移概率，得到所述产量状态转移概率矩阵；计算所述产量状态的自相关系数；根据所述产量状态转移概率矩阵计算所述产量状态经过状态转移后得到不同转移次数的同一种所述产量状态的概率；根据所述不同转移次数的同一种所述产量状态的概率以及所述产量状态的自相关系数进行加权求和得到所述预测相对气象产量处于同一种产量状态的总预测概率；基于蒙特卡罗模型对所述产量状态进行概率模拟若干次，得到若干个同一种产量状态的模拟概率；根据同一种产量状态的所述总预测概率以及若干个所述模拟概率计算所述模拟概率对应的若干个模拟相对气象产量；
对若干个所述模拟相对气象产量取平均值，得到所述预测相对气象产量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述自相关系数，计算公式如下：其中，n表示样本总数，所述样...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺铭，王博实，张虎成，苏瑞钦，崔俊前，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：