【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及粮食资产预警的领域，尤其涉及一种智能化粮食存货资产动态预警方法及系统。
技术介绍
1、目前，粮食行业大部分数据是通过统计收集而得，历史长、种类多，无论是纵向数据还是横向数据，从粮食存货资产核算的角度而言，差距依然很大。粮食存货资产核算在统计过程中，由于采集要求不明确和数据来源不准确，导致数据不准确。尤其是县乡一级的相关部门，统计力量薄弱且缺少培训，大部分依据的还是传统测量方法。
2、粮食存货资产的核算主要有两个关键点，一个是涉及粮食对应品种、等级、所在地等多方面因素的精确粮食价格，另一个是粮食的准确数量以及存货信息。
3、受国际、国内市场和产量的多重影响，粮食价格是一个波动性很大的数值，在粮食数量保持不变的情况下，粮食存货资产价值浮动情况非常明显。而多数贸易粮的存货数量也是一个动态数值，随着生产、贸易业务需求，粮食在不断地进行出入库业务。
4、当粮权所有人同时存在多仓不同品类、等级的粮食时，那么其核算当前粮食存货资产价值的工作是很难精细化核算的。当前，大部分粮食资产价值都是采取估算方式，一旦价格产生较大波动或存货数值产生较大变化，粮权所有人对资产价值的变动评估往往与实际发生值有较大偏差。粮食存货资产核算从体量上而言是一个庞大的系统，从时间角度而言是一个动态变化系统。从内部角度而言，每个部门有自己的统计口径，缺乏类似权威基础口径，各部门难以连通，导致数据无法贯通分析；从外部角度而言，粮食行业内部各种数据是纵向的，行业内横向不连通，难以形成涵盖粮食全部统计的粮食存货资产；由于粮食存货
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出了一种智能化粮食存货资产动态预警方法及系统，通过汇总全国粮食实时价值数据，结合基于真实进销存业务的粮食存货数据，通过ai数据建模生成粮食资产的精确、高频价值报告，并关联粮食价格、水分、质量等存货状态，向粮权所有人提供多种资产价值预警功能，保障资产价值的安全性，为粮权所有者的经营规划和粮食处置提供有力参考。
2、基于上述目的，本专利技术实施例的一方面提供了一种智能化粮食存货资产动态预警方法及系统，具体包括如下步骤：
3、本专利技术提出了一种智能化粮食存货资产动态预警方法，包括：
4、获取粮食价格数据库中的价格数据和粮食仓储台账的购销数据；
5、根据所述价格数据和所述购销数据训练粮食存货资产预警模型以优化动态告警参数；
6、基于优化后的所述粮食存货资产预警模型进行周期性预警计算，产生预警状态；
7、响应于所述预警状态达到告警状态，发出告警通知。
8、在本专利技术的一些实施例中，粮食存货资产预警模型包括：
9、市值-出库费用小于贷款金额*第一比例阈值
10、其中，所述动态告警参数包括所述第一比例阈值。
11、在本专利技术的一些实施例中，粮食存货资产预警模型包括：
12、价格连降超过或等于阈值天数；
13、其中，所述动态告警参数包括所述阈值天数。
14、在本专利技术的一些实施例中，粮食存货资产预警模型包括：
15、收购价值大于市场价值*第二比例阈值
16、其中，所述动态告警参数包括所述第二比例阈值。
17、在本专利技术的一些实施例中，所述响应于所述预警状态达到告警状态，发出告警通知的步骤包括：
18、响应于预警状态达到预设条件，生成包含预警状态信息的告警通知，所述预警状态中包括粮食属性信息、市值、出库费用、贷款金额、收购价格和预设阈值；
19、向终端发出告警通知。
20、在本专利技术的一些实施例中，所述获取粮食价格数据库中的价格数据和粮食仓储台账的购销数据的步骤还包括：
21、对所述价格数据和购销数据进行数据清洗和预处理，所述数据清洗和预处理包括去除重复数据、填充缺失值和数据转换。
22、在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述价格数据和所述购销数据训练粮食存货资产预警模型以优化动态告警参数的步骤包括：
23、将所述价格数据和所述购销数据的特征进行归一化处理后划分为训练集、验证集和测试集，基于训练集、验证集和测试集建立粮食存货资产预警模型。
24、在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述价格数据和所述购销数据训练粮食存货资产预警模型以优化动态告警参数的步骤还包括：
25、使用训练集进行训练，得到多个不同的训练模型；
26、通过交叉验证方法评估不同的训练模型在验证集中的性能，并选择性能最佳的训练模型作为最佳模型；
27、通过贝叶斯优化方法寻找最佳模型的最优超参数并进行调整，得到最终模型；
28、评估最终模型在测试集的性能，响应于性能达到预设值，得到粮食存货资产预警模型。
29、在本专利技术的一些实施例中，
30、所述根据所述价格数据和所述购销数据训练粮食存货资产预警模型以优化动态告警参数的步骤还包括：
31、响应于所述价格数据和所述购销数据的更新，对所述粮食存货资产预警模型进行更新训练。
32、本专利技术提出了一种智能化粮食存货资产动态预警系统，包括：
33、采集单元，配置为获取粮食价格数据库中的价格数据和粮食仓储台账的购销数据；
34、建模单元，配置为根据所述价格数据和所述购销数据训练粮食存货资产预警模型以优化动态告警参数；
35、计算单元，配置为基于优化后的所述粮食存货资产预警模型进行周期性预警计算，产生预警状态；
36、预警单元，响应于所述预警状态达到告警状态，发出告警通知。
37、本专利技术提出了一种计算机设备，包括：
38、至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时执行所述一种智能化粮食存货资产动态预警方法的步骤。
39、本专利技术提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时执行所述一种智能化粮食存货资产动态预警方法的步骤。
40、本专利技术至少具有以下有益技术效果：
41、本专利技术提出了一种智能化粮食存货资产动态预警方法及系统，方法包括，获取粮食价格数据库中的价格数据和粮食仓储台账的购销数据；根据所述价格数据和所述购销数据训练粮食存货资产预警模型以优化动态告警参数；基于优化后的所述粮食存货资产预警模型进行周期性预警计算，产生预警状态，响应于所述预警状态达到告警状态，发出告警通知。本专利技术可结合全国各地粮食实时价格信息与粮食仓储数据高频计算出粮食实时资产。可根据业务需求自定义预警模型，帮助粮权所有者进行经营、处置规划，保障资产安全性。进而使得粮食存货资产方面的宏观调控能力不断增强，仓储物流能力大幅提升，加工产业不断壮大，信息化水平稳步提高，流转监管水本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述粮食存货资产预警模型包括：
3.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述粮食存货资产预警模型包括：
4.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述粮食存货资产预警模型包括：
5.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述响应于所述预警状态达到告警状态，发出告警通知的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述获取粮食价格数据库中的价格数据和粮食仓储台账的购销数据的步骤还包括：
7.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述根据所述价格数据和所述购销数据训练粮食存货资产预警模型以优化动态告警参数的步骤包括：
8.根据权利要求7所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述根据所述价格数据和所
9.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述根据所述价格数据和所述购销数据训练粮食存货资产预警模型以优化动态告警参数的步骤还包括：
10.一种智能化粮食存货资产动态预警系统，其特征在于，包括：
11.一种计算机设备，包括：
12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时执行如权利要求1至9任一项所述一种智能化粮食存货资产动态预警方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述粮食存货资产预警模型包括：
3.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述粮食存货资产预警模型包括：
4.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述粮食存货资产预警模型包括：
5.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述响应于所述预警状态达到告警状态，发出告警通知的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态预警方法，其特征在于，所述获取粮食价格数据库中的价格数据和粮食仓储台账的购销数据的步骤还包括：
7.根据权利要求1所述的一种智能化粮食存货资产动态...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅慧，刘彬，汤海波，张壮，韩凤娇，史艳庆，
申请(专利权)人：浪潮数字粮储科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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