一种农作物供需预测系统技术方案

本说明书实施例提供一种农作物供需预测系统

【技术实现步骤摘要】
一种农作物供需预测系统、方法、装置及存储介质


[0001]本说明书涉及农业管理
，特别涉及一种农作物供需预测系统
、
方法
、
装置及存储介质
。

技术介绍

[0002]由于农产品的种植类型
、
种植数量难以管控，往往会出现大量农产品同时上市，造成农产品的供需关系失衡，从而导致农产品市场价格不稳定，严重情况下会影响市场秩序
。
农作物同时上市时，会造成市场中农作物供大于求的情况，进而使销售价格降低
。
[0003]针对优化供给端和需求端信息交流的问题，
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提出一种多维度农产品供需双向个性化推荐方法，该现有技术通过构建双向个性化推荐模型进行农产品供需双向个性化推荐
。
该方式既能面向农产品需求方，将顾客相似度高的社交群组推荐给农产品需求方，便于农产品需求方进行社区交流和相互推荐；也能面向农产品供应方，将相似顾客群组精准推荐给农产品供应方，向农产品供应方提供需求偏好信息，指导其调整和制定生产和销售决策
。
该现有技术在面向农产品供应方时，仅仅考虑根据消费者的消费需求或偏好特征，来确定农产品的供给类型或供给量等，没有考虑供给端的农产品的个别特征，比如成熟期等
。
因而往往不能准确地预估农作物供需情况，容易给出错误的预测信息，造成不必要的损失
。
[0004]为解决上述问题，本专利技术提供一种农作物供需预测系统
、
>方法
、
装置及存储介质，能够对农作物的供给情况进行更精准地控制，减少不必要的损失
。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例之一提供一种农作物供需预测系统，所述系统包括数据处理中心
、
数据收集平台和用户终端；所述数据收集平台用于收集处理数据，并将所述处理数据发送至所述数据处理中心中进行存储，所述处理数据至少包括种植数据
、
培养数据；所述用户终端用于接收用户的查询指令；接收所述数据处理中心反馈的查询数据并展示给所述用户；所述数据处理中心用于：通过所述用户终端获取所述用户的查询指令，基于所述查询指令，确定所述查询指令对应的所述查询数据，所述查询数据包括农作物的供给数据；将所述查询数据反馈给所述用户终端
。
[0006]本专利技术实施例之一提供一种农作物供需预测方法，所述方法由所述数据处理中心执行，包括：获取处理数据并进行存储；通过用户终端获取用户的查询指令，基于所述查询指令，确定所述查询指令对应的所述查询数据，所述查询数据包括农作物的供给数据；将所述查询数据反馈给所述用户终端
。
[0007]本专利技术实施例之一提供一种农作物供需预测装置，包括处理器以及至少一个存储器，所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现上述的农作物供需预测方法
。
[0008]本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指
令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行上述农作物供需预测方法
。
[0009]本说明书一些实施例至少包括以下有益效果：
(1)
通过查询指令确定查询数据，并将查询数据展示给用户，可以将用户需要的查询数据反馈给用户，例如当用户查询农作物的供给数据时，可以通过用户终端针对性地展示供给数据，实现了农作物供需预测的智能化，有助于满足用户的多种查询需求；
(2)
通过用户的相关信息确定推荐查询项目，能为用户提供个性化的查询功能使用体验，优化用户的查询操作，提升用户的查询效率；
(3)
通过市场数据确定区域需求数据，进而确定农作物的供给数据，可以使用户基于供给数据确定合适的农作物上市时期和上市量，有助于维持农作物供需关系的平衡，尽可能使农作物的供给量控制在区域需求数据以内，以避免不必要的损失；
(4)
通过区域需求预测模型确定区域需求数据，可以利用机器学习模型的自学习能力，从大量相关数据中找到规律，获取到相关数据与区域需求数据之间的关联关系，提高预测区域需求数据的准确度和效率
。
附图说明
[0010]本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述
。
这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
[0011]图1是根据本说明书一些实施例所示的农作物供需预测方法的示例性流程图；
[0012]图2是根据本说明书一些实施例所示的确定推荐查询项目的示例性示意图；
[0013]图3是根据本说明书一些实施例所示的确定供给数据的示例性示意图
。
具体实施方式
[0014]为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍
。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景
。
除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作
。
[0015]应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和
/
或“模块”是用于区分不同级别的不同组件
、
元件
、
部件
、
部分或装配的一种方法
。
然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语
。
[0016]如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和
/
或“该”等词并非特指单数，也可包括复数
。
一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素
。
[0017]本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作
。
应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行
。
相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤
。
同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作
。
[0018]本说明书一些实施例提供了一种农作物供需预测系统
。
在一些实施例中，农作物供需预测系统可以包括数据处理中心
、
数据收集平台和用户终端
。
[0019]数据收集平台是用于收集数据的平台
。
在一些实施例中，数据收集平台可以用于收集处理数据，并将其发送至数据处理中心进行存储
。
关于处理数据的更多说明参见图1及本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种农作物供需预测系统，其特征在于，所述系统包括数据处理中心
、
数据收集平台和用户终端；所述数据收集平台用于收集处理数据，并将所述处理数据发送至所述数据处理中心中进行存储，所述处理数据至少包括种植数据
、
培养数据；所述用户终端用于接收用户的查询指令，接收所述数据处理中心反馈的查询数据并展示给所述用户；所述数据处理中心用于：通过所述用户终端获取所述用户的查询指令，基于所述查询指令，确定所述查询指令对应的所述查询数据，所述查询数据包括农作物的供给数据；将所述查询数据反馈给所述用户终端
。2.
根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括信息采集装置，所述信息采集装置用于采集用户信息；所述数据处理中心还用于：基于所述用户信息确定用户身份；基于所述用户身份确定所述用户的历史查询记录以及推荐查询模式；基于预设算法和所述历史查询记录确定项目组合的支持度，所述项目组合包含当前查询项目和可能查询项目；响应于所述项目组合的支持度大于支持度阈值，将所述项目组合中的所述可能查询项目确定为候选推荐查询项目；基于所述推荐查询模式确定预设推荐条件，将符合所述预设推荐条件的所述候选推荐查询项目确定为推荐查询项目
。3.
根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括监控装置，所述监控装置用于拍摄图像数据；所述查询指令包括生长数据查询指令，所述生长数据查询指令对应的生长数据至少包括所述种植数据
、
预估成熟期和预估产量中的至少一种，所述数据处理中心还用于：基于所述图像数据确定所述种植数据；基于向量数据库确定所述预估成熟期和所述预估产量，所述向量数据库基于历史数据构建，所述向量数据库包括基于历史未来天气数据
、
历史种植数据以及历史培养数据所构建的参考生长特征向量，以及所述参考生长特征向量对应的参考成熟期和参考种产比
。4.
根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理中心还用于：从第三方平台获取市场数据，所述市场数据至少包括历史销售数据
、
历史存储成本数据；至少基于所述市场数据，通过区域需求预测模型确定区域需求数据，所述区域需求预测模型为机器学习模型；基于所述区域需求数据确定所述农作物的至少一个供给期；基于所述至少一个供给期
、
所述区域需求数据以及所述预估产量，确定所述至少一个供给期对应的供给量
。5.
一种农作物供需预测方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙彤，黄桂恒，
申请(专利权)人：布瑞克苏州农业互联网股份有限公司，
类型：发明
国别省市：