【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及神经网络算法，尤其涉及一种粮温预测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、
2、目前，现有技术基于机器学习的粮温预测是通过测温点的历史温度数据，采用线性回归或长短期记忆网络等时间序列算法得到单个位置测温点的温度预测。
3、然而，该现有的粮温预测方法无法有效的利用测温点周边的空间温度信息，导致粮温预测的准确性较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种粮温预测方法、装置、电子设备和存储介质，以至少解决上述部分问题。
2、根据本申请实施例的第一方面，提供了一种粮温预测方法，所述方法包括：获取粮仓中多个探测点的点位信息，并根据所述点位信息构造温度传导网络，其中，所述温度传导网络包括多个传导节点，不同的所述传导节点与不同的所述探测点相对应，每个传导节点与另外的至少一个传导节点连接，相连的传导节点对应的探测点相邻，所述传导节点包括对应的探测点的历史温度信息。根据所述温度传导网络中各传导节点的连接关系、及所述传导节点包括的历史温度信息，确定第一特征向量矩阵，其中，所述第一特征向量矩阵包括每个所述传导节点对应的特征向量，所述特征向量用于指示相对应的传导节点的历史温度特征数据。根据所述第一特征向量矩阵，预测各所述传导节点对应的探测点在未来时间节点的温度，获得温度预测结果。
3、根据本申请实施例的第二方面，提供了一种粮温预测装置，所述装置包括：构造模块，用于获取粮仓中多个探测点的点位信息，并根据所述点位信息构造温度
4、根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信。存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如上述第一方面所述的粮温预测方法对应的操作。
5、根据本申请实施例的第四方面，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如上述第一方面所述的粮温预测方法。
6、由上述技术方案，根据多个探测点的点位信息构造温度传导网络，温度传导网络中的不同的传导节点与不同的探测点相对应，传导节点包括对应探测点的历史温度信息，传导节点之间的连接关系反应了传导节点之间的温度传导关系，然后根据温度传导网络中各传导节点的连接关系、及传导节点包括的历史温度信息，确定第一特征向量矩阵，进而通过第一特征向量预测各传导节点对应的探测点在未来时间节点的温度，由于第一特征向量矩阵的计算还考虑了各传导节点之间的温度传导关系，使得预测的温度更加准确，提高了粮温预测的准确性。
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1.一种粮温预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述温度传导网络中各传导节点的连接关系、及所述传导节点包括的历史温度信息，确定第一特征向量矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述温度传感矩阵和所述第二特征向量矩阵作为图卷积网络的输入，获得所述图卷积网络输出的所述第一特征向量矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点位信息还包括位置信息；
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种粮温预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求
...【技术特征摘要】
1.一种粮温预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述温度传导网络中各传导节点的连接关系、及所述传导节点包括的历史温度信息，确定第一特征向量矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述温度传感矩阵和所述第二特征向量矩阵作为图卷积网络的输入，获得所述图卷积网络输出的所述第一特征向量矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘振宇，张平，王志刚，刘芬，李宏伟，王亚平，乔振浩，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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