【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据存储，具体涉及一种智慧农业大数据优化存储方法及系统。
技术介绍
1、温室大棚通过模拟农作物生长的外界环境，降低了外界环境对农作物生长的影响，提高了反季节农作物出现的可能性，而智慧物联网的存在使得对温室大棚的环境控制更加精准，大大提高了大棚农作物的产量。在对大棚中的环境进行调控时往往需要采集大棚中多个维度的环境信息，由于农作物生长需要的时间较长，同时往往还需要一些历史的数据分析农作物生长情况便于对农作物的生长环境的调控，因此往往需要存储大量的与环境相关的维度数据，为了提高存储效率，往往需要对采集的大量维度数据进行压缩。根据采集的数据与其对应的预测值之间的差值，对采集的数据进行压缩的压缩方法是一种比较常见的数据压缩方法。目前，对数据进行预测时，通常采用的方法为：根据预设差分阶数，通过arima模型，对采集的数据进行预测。
2、然而，当根据预设差分阶数，通过arima模型，对采集的维度数据进行预测时，经常会存在如下技术问题：
3、由于参与arima模型的预设差分阶数往往是基于人为经验设置的，得到的设置...
【技术保护点】
1.一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，所述根据所有预设维度下的所有维度数据序列，确定每个预设维度对应的基准相关程度，包括：
3.根据权利要求1所述的一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，所述根据基准相关程度，对所有预设维度进行分类，得到基准维度和参考维度，将基准维度和参考维度下的传感器分别作为基准器和参考器，包括：
4.根据权利要求1所述的一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，所述根据每个基准器对应的维度数据序列中的拐点，对该维...
【技术特征摘要】
1.一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，所述根据所有预设维度下的所有维度数据序列，确定每个预设维度对应的基准相关程度，包括：
3.根据权利要求1所述的一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，所述根据基准相关程度，对所有预设维度进行分类，得到基准维度和参考维度，将基准维度和参考维度下的传感器分别作为基准器和参考器，包括：
4.根据权利要求1所述的一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，所述根据每个基准器对应的维度数据序列中的拐点，对该维度数据序列进行划分，得到每个基准器对应的数据子段序列，包括：
5.根据权利要求4所述的一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，基准器对应的维度数据曲线中的拐点对应的划分程度对应的公式为：
6.根据权利要求1所述的一种智慧农业大数据优化存储方法，其特征在于，所述根据每个基准器和每个...
【专利技术属性】
技术研发人员：任凤东，黄福生，张大伟，程长兴，柳杰，李向铭，
申请(专利权)人：河南万得福仪器设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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