【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能存储，更具体地说，本专利技术涉及一种用于粮食存储过程的智能分析方法。
技术介绍
1、粮食是人类生存的基本物质条件，也是人类文明不断发展和进步的根本保障，我国是人口大国，满足14亿人口基数的粮食需求，保障粮食存储安全不仅关乎到国计民生，更是对国家现代化建设具有关键的意义。近些年来，随着气候变化和环境污染问题日益严重，粮食的生产和存储面临着极其严峻的考验。粮食在存储的过程中，温度、湿度、co2气体等环境因子会使粮食产生霉变、虫害等不良变化。
2、现有技术存在的不足：
3、现有的粮食存储过程中，许多存储设施缺乏有效的温湿度监控系统，导致粮食在不适宜的环境条件下储存，从而增加了霉变和腐烂的风险；对存储环境变化的反应不及时，导致潜在问题未能及时解决，增加了粮食损失风险；
4、存储策略的设定难以满足现代化管理的需求，导致粮食存储效率低下。因此，专利技术提供一种用于粮食存储过程的智能分析方法解决了对存储环境变化的反应不及时以及粮食存储效率低下的问题；提高了粮食存储效率、降低损失，并确保粮食质量。
5、针对上述问题，本专利技术提出一种解决方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种用于粮食存储过程的智能分析方法，通过对粮食存储过程的智能分析，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种用于粮食存储过程的智能分析方法，包括以下步
4、在一个优选的实施方式中，所述环境数据包括温度和湿度，所述收集环境数据包括在粮食存储前收集温湿度和在粮食存储过程中收集温湿度，所述存储数据包括存储损耗率。
5、在一个优选的实施方式中，所述根据粮食存储前的环境数据选择适合粮食存储的粮仓具体过程如下：在粮食存储前利用温度和湿度传感器分别监测存储环境中的温湿度，并将采集到的温湿度平均值与预设的温湿度阈值进行比较；若温湿度均小于预设阈值时，选择密封仓库存储粮食；若温度大于预设阈值，湿度小于预设阈值时，选择高架仓存储粮食；若温度小于预设阈值，湿度大于预设阈值时，则选择气调仓存储粮食；若温湿度均大于预设阈值时，选择气调仓存储粮食。
6、在一个优选的实施方式中，所述识别关键环境数据和次要环境数据的具体过程如下：获取n个历史存储周期内的每个历史周期的温度和湿度值，并对温度值和湿度值进行标准化处理；并分别测量n个历史存储周期内的霉变率；分别计算环境数据与霉变率皮尔逊相关系数，并对温度与霉变率的相关系数和湿度与霉变率的相关系数进行比较，所述环境数据包括温度和湿度；若温度与霉变率的相关系数绝对值大于湿度与霉变率的相关系数绝对值，则温度为关键环境数据，湿度为次要环境数据；若温度与霉变率的相关系数绝对值小于湿度与霉变率的相关系数绝对值，则湿度为关键环境数据，温度为次要环境数据。
7、在一个优选的实施方式中，所述基于箱线图法对关键环境数据进行异常值检测具体过程如下：收集n个历史存储周期内的关键环境数据，将数据按升序排列，找出第一四分位数和第三四分位数，将第三四分位数与第一四分位数相减得到四分位距；将四分位距与皮尔逊相关系数绝对值，结合第一四分位数和第三四分位数确定异常值的下限和上限，检查数据中每个点，判断是否在下限和上限之外，若在下限和上限之外，则标记为异常值。
8、在一个优选的实施方式中，所述根据关键环境数据异常值检测结果结合次要环境数据对粮食质量影响程度判断是否对次要环境数据进行异常值检测具体过程如下：获取关键环境数据中的异常值数量，将异常值数量与总数量相除得到关键环境数据异常值比例；将关键环境数据异常值比例与次要环境数据皮尔逊相关系数绝对值定义为输入变量，将其分别划分为不同的模糊集合；将次要环境是否需要进行异常值检测定义为输出变量，将其划分为模糊集合；制定模糊规则，描述关键环境数据异常值比例与次要环境数据皮尔逊相关系数绝对值定义对次要环境是否需要进行异常值检测的影响；根据模糊规则进行模糊推理，判断是否对次要环境数据进行异常值检测。
9、在一个优选的实施方式中，所述基于粒子群优化径向基神经网络算法对异常数据修正，得到异常环境因子的具体过程如下：将关键环境数据作为环境因子输入到径向基神经网络中，在隐层中采用径向基函数作为激活函数，输出修正后的环境因子；采用k-means聚类算法确定隐层中心，初始化径向基函数；基于粒子群优化算法更新径向基神经网络的权重和偏置组合，使用权重和偏置训练径向基神经网络直至最大迭代次数；将检测到的异常数据输入训练好的径向基神经网络中，得到修正后的环境因子。
10、在一个优选的实施方式中，所述将存储评估系数与预设的评估安全阈值进行对比，分析粮食存储的性能，并对粮食存储过程进行维护具体过程如下：将存储评估系数与预设的评估安全阈值进行对比，当存储评估系数大于预设的评估安全阈值时，则粮食存储性能不佳，需要检查存储环境，加强库存管理，进行损耗原因分析并采取改进维护措施；当存储评估系数小于预设的评估安全阈值时，则粮食存储过程性能良好，粮食新鲜度和质量得以保障，维持现有存储策略，并进行定期监测维护以提高存储效率。
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1.一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述环境数据包括温度和湿度，所述收集环境数据包括在粮食存储前收集温湿度和在粮食存储过程中收集温湿度，所述存储数据包括存储损耗率。
3.根据权利要求2所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述根据粮食存储前的环境数据选择适合粮食存储的粮仓具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述识别关键环境数据和次要环境数据的具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述基于箱线图法对关键环境数据进行异常值检测具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述根据关键环境数据异常值检测结果结合次要环境数据对粮食质量影响程度判断是否对次要环境数据进行异常值检测具体过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征
8.根据权利要求7所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述将存储评估系数与预设的评估安全阈值进行对比，分析粮食存储的性能，并对粮食存储过程进行维护具体过程如下：
9.根据权利要求8所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述皮尔逊相关系数计算公式如下：
10.根据权利要求9所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述异常值的下限和上限的计算公式分别如下：
...【技术特征摘要】
1.一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述环境数据包括温度和湿度，所述收集环境数据包括在粮食存储前收集温湿度和在粮食存储过程中收集温湿度，所述存储数据包括存储损耗率。
3.根据权利要求2所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述根据粮食存储前的环境数据选择适合粮食存储的粮仓具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述识别关键环境数据和次要环境数据的具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种用于粮食存储过程的智能分析方法，其特征在于，所述基于箱线图法对关键环境数据进行异常值检测具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种用于粮食存...
【专利技术属性】
技术研发人员：李逸鹤，张岩，牛雁宁，桂亚，王杰，马栎，
申请(专利权)人：江苏财经职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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