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一种大数据智能分析预测系统

阅读：0发布：2020-11-05

专利汇可以提供一种大数据智能分析预测系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提供一种大数据智能分析预测系统，包括处理器、土壤传感器、光照传感器、温度传感器、通信接口、大数据处理模块和数据库，所述处理器分别与土壤传感器、光照传感器、温度传感器、通信接口、大数据处理模块和数据库电性连接，此大数据智能分析预测系统的实现方法包括以下步骤：信息获取，大数据分析处理，产量预测，处理建议；该大数据智能分析预测系统设计合理，能够根据农作物的生长条件对其产量进行预测，有利于对农作物成熟后的销售等处理，并且能够针对一些生长条件给出处理建议，从而达到提高产量的目的。，下面是一种大数据智能分析预测系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种大数据智能分析预测系统，包括处理器(1)、土壤传感器(2)、光照传感器(3)、温度传感器(4)、通信接口(5)、大数据处理模块(6)和数据库(7)，其特征在于，所述处理器(1)分别与土壤传感器(2)、光照传感器(3)、温度传感器(4)、通信接口(5)、大数据处理模块(6)和数据库(7)电性连接，此大数据智能分析预测系统的实现方法包括以下步骤：
步骤一：信息获取；通信接口(5)连接天气预报系统，采集天气条件，土壤传感器(2)、光照传感器(3)和温度传感器(4)用于采集土壤条件、光照条件和空气温度条件，然后处理器(1)将各种信息存入到数据库(7)中，根据农作物生长条件的性质，将生长条件分为：
①可变条件：能够通过人工手段改变的土壤条件；
②不可变条件：不能够轻易通过人工手段改变的气候条件，包括天气条件、光照条件和空气温度条件等；
步骤二：大数据分析处理；输入各种农作物的产量与各种生长条件数据，大数据处理模块(6)分析处理农作物的产量与各种生长条件之间的关系，建立农作物产量预测模型；
步骤三：产量预测；然后大数据处理模块(6)将采集到的土壤条件、天气条件、光照条件和空气温度条件输入农作物产量预测模型，对农作物的产量进行预测，得出预测产量，然后将预测产量与该农作物的最佳产量进行对比；
步骤四：处理建议；如果预测产量与最佳产量之间差异较大，则大数据处理模块(6)对比采集到的土壤条件和最有利于农作物成长的土壤条件，得出之间的差值，然后根据差值给出针对性的建议。
2.根据权利要求1所述的一种大数据智能分析预测系统，其特征在于：所述土壤传感器(2)包括土壤水分传感器、土壤墒情传感器、土壤温度传感器和土壤盐分传感器等传感器。
3.根据权利要求1所述的一种大数据智能分析预测系统，其特征在于：所述数据库(7)为关系型数据库。
4.根据权利要求1所述的一种大数据智能分析预测系统，其特征在于：所述步骤四中的针对性建议指针对不同农作物提出最有利于其生长的建议。
5.根据权利要求1所述的一种大数据智能分析预测系统，其特征在于：所述步骤四中，如果为不可变条件引起的产量差异，则给出防护措施等建议。

说明书全文

一种大数据智能分析预测系统

技术领域

[0001] 本发明属于大数据技术领域，特别涉及一种大数据智能分析预测系统。

背景技术

[0002] 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，农作物预测产量是在农作物收获前采取一定方法预先测定的产量，我国采取分地区、分作物，在不同生长阶段分几次预计调查的方法取得预测资料，按1982年开始实行的《全国农产量抽样调查方案》规定，对小麦、水稻、玉米、高粱、谷子、甘薯、棉花以及东北各省的大豆等主要作物，采取省抽县、县抽公社(乡镇)、公社(乡镇)抽生产队村、生产队(村)抽地块、地块抽样点的五段等距抽样方法，进行抽样调查，农作物预测产量对制订农产品收购计划具有非常重要的参考价值，但是，目前的农作物预测产量只能够在农作物成熟以后进行预测，并且，不能够根据预测的产量和最佳产量之间的差距进行一系列的调整以提高产量，为此，本发明提出一种大数据智能分析预测系统。

发明内容

[0003] 为了解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种大数据智能分析预测系统，该大数据智能分析预测系统设计合理，能够根据农作物的生长条件对其产量进行预测，有利于对农作物成熟后的销售等处理，并且能够针对一些生长条件给出处理建议，从而达到提高产量的目的。

[0004] 为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种大数据智能分析预测系统，包括处理器、土壤传感器、光照传感器、温度传感器、通信接口、大数据处理模块和数据库，所述处理器分别与土壤传感器、光照传感器、温度传感器、通信接口、大数据处理模块和数据库电性连接，此大数据智能分析预测系统的实现方法包括以下步骤：

[0005] 步骤一：信息获取；通信接口连接天气预报系统，采集天气条件，土壤传感器、光照传感器和温度传感器用于采集土壤条件、光照条件和空气温度条件，然后处理器将各种信息存入到数据库中，根据农作物生长条件的性质，将生长条件分为：

[0006] ①可变条件：能够通过人工手段改变的土壤条件；

[0007] ②不可变条件：不能够轻易通过人工手段改变的气候条件，包括天气条件、光照条件和空气温度条件等；

[0008] 步骤二：大数据分析处理；输入各种农作物的产量与各种生长条件数据，大数据处理模块分析处理农作物的产量与各种生长条件之间的关系，建立农作物产量预测模型；

[0009] 步骤三：产量预测；然后大数据处理模块将采集到的土壤条件、天气条件、光照条件和空气温度条件输入农作物产量预测模型，对农作物的产量进行预测，得出预测产量，然后将预测产量与该农作物的最佳产量进行对比；

[0010] 步骤四：处理建议；如果预测产量与最佳产量之间差异较大，则大数据处理模块对比采集到的土壤条件和最有利于农作物成长的土壤条件，得出之间的差值，然后根据差值给出针对性的建议。

[0011] 作为本发明的一种优选方式，所述土壤传感器包括土壤水分传感器、土壤墒情传感器、土壤温度传感器和土壤盐分传感器等传感器。

[0012] 作为本发明的一种优选方式，所述数据库为关系型数据库。

[0013] 作为本发明的一种优选方式，所述步骤四中的针对性建议指针对不同农作物提出最有利于其生长的建议。

[0014] 作为本发明的一种优选方式，所述步骤四中，如果为不可变条件引起的产量差异，则给出防护措施等建议。

[0015] 本发明的有益效果：本发明的一中大数据智能分析预测系统包括处理器、土壤传感器、光照传感器、温度传感器、通信接口、大数据处理模块和数据库。

[0016] 1、此大数据智能分析预测系统能够通过采集土壤条件、天气条件、光照条件和空气温度条件输入农作物产量预测模型，对农作物的产量进行预测，从而能够更早的预测到农作物产量，更有利于制订农产品收购计划，具有更非常重要的参考价值。

[0017] 2、此大数据智能分析预测系统能够在农作物生长的各个阶段进行产量预测，在预测的过程中，能够得出预测产量与最佳产量之间的差值，并得出引起差异的原因，然后根据原因提出针对性建议，有利于农作物的产量提升。

[0018] 3、此大数据智能分析预测系统在使用过程中，随着样本数据的增多，能够使系统本身的准确度越来越高，实用性强。附图说明

[0019] 图1为一种大数据智能分析预测系统的功能模块图；

[0020] 图2为一种大数据智能分析预测系统的步骤流程图。

具体实施方式

[0021] 为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

[0022] 请参阅图1至图2，本发明提供一种技术方案：一种大数据智能分析预测系统，包括处理器1、土壤传感器2、光照传感器3、温度传感器4、通信接口5、大数据处理模块6和数据库7，所述处理器1分别与土壤传感器2、光照传感器3、温度传感器4、通信接口5、大数据处理模块6和数据库7电性连接，此大数据智能分析预测系统的实现方法包括以下步骤：

[0023] 步骤一：信息获取；通信接口5连接天气预报系统，采集天气条件，土壤传感器2、光照传感器3和温度传感器4用于采集土壤条件、光照条件和空气温度条件，然后处理器1将各种信息存入到数据库7中，根据农作物生长条件的性质，将生长条件分为：

[0024] ①可变条件：能够通过人工手段改变的土壤条件；

[0025] ②不可变条件：不能够轻易通过人工手段改变的气候条件，包括天气条件、光照条件和空气温度条件等；

[0026] 步骤二：大数据分析处理；输入各种农作物的产量与各种生长条件数据，大数据处理模块6分析处理农作物的产量与各种生长条件之间的关系，建立农作物产量预测模型；

[0027] 步骤三：产量预测；然后大数据处理模块6将采集到的土壤条件、天气条件、光照条件和空气温度条件输入农作物产量预测模型，对农作物的产量进行预测，得出预测产量，然后将预测产量与该农作物的最佳产量进行对比；

[0028] 步骤四：处理建议；如果预测产量与最佳产量之间差异较大，则大数据处理模块6对比采集到的土壤条件和最有利于农作物成长的土壤条件，得出之间的差值，然后根据差值给出针对性的建议。

[0029] 所述土壤传感器2包括土壤水分传感器、土壤墒情传感器、土壤温度传感器和土壤盐分传感器等传感器。

[0030] 作为本发明的一种优选方式，所述数据库7为关系型数据库。

[0031] 作为本发明的一种优选方式，所述步骤四中的针对性建议指针对不同农作物提出最有利于其生长的建议。

[0032] 作为本发明的一种优选方式，所述步骤四中，如果为不可变条件引起的产量差异，则给出防护措施等建议。

[0033] 工作原理：在使用此大数据智能分析预测系统时，首先，将通信接口5与天气预报系统连接，采集天气条件，土壤传感器2、光照传感器3和温度传感器4用于采集土壤条件、光照条件和空气温度条件，然后处理器1将各种信息存入到数据库7中，根据农作物生长条件的性质，将生长条件分为：①可变条件：能够通过人工手段改变的土壤条件；②不可变条件：不能够轻易通过人工手段改变的气候条件，包括天气条件、光照条件和空气温度条件等，输入各种农作物的产量与各种生长条件数据，大数据处理模块6分析处理农作物的产量与各种生长条件之间的关系，建立农作物产量预测模型，然后大数据处理模块6将采集到的土壤条件、天气条件、光照条件和空气温度条件输入农作物产量预测模型，对农作物的产量进行预测，得出预测产量，然后将预测产量与该农作物的最佳产量进行对比，如果预测产量与最佳产量之间差异较大，则大数据处理模块6对比采集到的土壤条件和最有利于农作物成长的土壤条件，得出之间的差值，然后根据差值给出针对性的建议，如果为不可变条件引起的产量差异，则给出防护措施等建议，此大数据智能分析预测系统能够通过采集土壤条件、天气条件、光照条件和空气温度条件输入农作物产量预测模型，对农作物的产量进行预测，从而能够更早的预测到农作物产量，更有利于制订农产品收购计划，具有更非常重要的参考价值，此大数据智能分析预测系统能够在农作物生长的各个阶段进行产量预测，在预测的过程中，能够得出预测产量与最佳产量之间的差值，并得出引起差异的原因，然后根据原因提出针对性建议，有利于农作物的产量提升，此大数据智能分析预测系统在使用过程中，随着样本数据的增多，能够使系统本身的准确度越来越高，实用性强。

[0034] 以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点，对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

[0035] 此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

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