本发明涉及数据处理，并且更具体地，涉及一种基于粮情数据与保管方式的粮食质量预测方法及装置。
背景技术：
1、储藏、保管和运输过程中容易受到环境条件的影响而导致质量下降。为了解决这一问题，基于粮情数据与保管方式的粮食质量预测技术应运而生。
2、在粮食的种植、收储、加工和流通等环节中，由于环境、温湿度、昆虫等因素的影响，粮食的品质容易出现波动和变化。传统的质量监测方法主要基于抽样检测，面临着样本数量有限、时间周期长、数据不连续等问题，无法实时准确地预测粮食质量的趋势与变化。随着传感器、数据采集设备和物联网技术的快速发展，可以实时获取粮食贮藏环境中的温度、湿度、气体浓度、霉菌等关键参数。这些数据的准确采集和实时传输为粮食质量预测提供了必要的基础。但是，目前亟需一种能够准确预测粮食质量的技术方案。
技术实现思路
1、为了解决上述背景技术所述的至少一个问题，本发明提供一种基于粮情数据与保管方式的粮食质量预测方法及装置。
2、根据本发明的一个方面，提供了一种基于粮情数据与保管方式的粮食质量预测方法，包括：
3、获取历史粮情数据、实时粮情数据、仓房数据和质量检测数据，构成数据集；
4、基于数据集，建立适应不同类型粮食的质量预测模型；其中，质量预测模型包括多个质量预测子模型，不同的质量预测子模型用于对不同类型的粮食进行质量预测；
5、将质量预测模型嵌入对应的系统，当需要对某一目标类型的粮食进行质量预测时，调用质量预测模型对该目标类型的粮食进行质量预测，输出对应的预测结果。
6、可选地，所述基于数据集，建立适应不同类型粮食的质量预测模型，包括：
7、对数据集中的各个数据进行预处理；
8、基于预处理后的数据集，采用多元回归分析算法、支持向量机算法和随机森林算法，结合仓储设施的类型和保管方式，建立适应不同类型粮食的质量预测模型。
9、可选地，所述对数据集中的各个数据进行预处理，包括：
10、对数据集中的各个数据进行异常值处理；
11、在异常值处理完成后，对数据集中的各个数据进行数据清洗；
12、在数据清洗完成后，对数据集中的各个数据进行归一化处理。
13、可选地，该方法还包括：
14、根据预测结果，按照预设的策略制定规则，制定该目标类型的粮食对应的质量控制策略并输出。
15、可选地，所述输出对应的预测结果，包括：以可视化图表或者报表的方式将预测结果进行可视化展示。
16、可选地，该方法还包括：
17、根据预测结果判断粮食的当前环境是否存在异常情况或潜在风险；
18、当存在异常情况或潜在风险时，触发预警机制，向管理人员提示对应的预警信息。
19、可选地，该方法还包括：基于预测结果，对粮食的来源、流向进行追溯，确定粮食的来源数据和流向数据。
20、根据本发明的又一个方面，提供了一种基于粮情数据与保管方式的粮食质量预测装置，包括：
21、数据获取模块，用于获取历史粮情数据、实时粮情数据、仓房数据和质量检测数据，生成数据集；
22、模型构建模块，用于基于数据集，建立适应不同类型粮食的质量预测模型；其中，质量预测模型包括多个质量预测子模型，不同的质量预测子模型用于对不同类型的粮食进行质量预测；
23、粮食质量预测模块，用于将质量预测模型嵌入对应的系统，当需要对某一目标类型的粮食进行质量预测时，调用质量预测模型对该目标类型的粮食进行质量预测，输出对应的预测结果。
24、本发明结合数据采集和传感技术，基于粮情数据与保管方式的粮食质量预测技术利用机器学习、数据挖掘、人工智能等先进算法，构建预测模型，通过对大量历史数据和实时数据的分析，能够准确预测粮食质量的趋势和潜在问题，以便及时采取相应的控制措施。考虑粮情数据与保管方式的粮食质量预测技术不仅能够提供粮食质量预测结果，还能结合实时监测和预警系统，通过自动化监测和报警功能，迅速发现潜在的质量问题，并及时采取相应的控制措施，有效避免粮食质量的损失和风险。
1.一种基于粮情数据与保管方式的粮食质量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据集，建立适应不同类型粮食的质量预测模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对数据集中的各个数据进行预处理，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出对应的预测结果，包括：以可视化图表或者报表的方式将预测结果进行可视化展示。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于预测结果，对粮食的来源、流向进行追溯，确定粮食的来源数据和流向数据。
8.一种基于粮情数据与保管方式的粮食质量预测装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-7任一所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
