[发明专利]一种建立趋势单产模型的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及农作物生产管理领域领域，特别是涉及一种建立趋势单产模型的方法及系统。

背景技术

农作物单产是在自然因素、非自然因素等多种因素综合影响下形成的，趋势单产是农业生产管理水平、相关科技水平、农药化肥使用等客观因素带来的农作物的单位面积产量的长期性走向，不同的地区不同的农作物受客观因素的影响不同，目前研究趋势单产模型比较单一固定，没有根据具体地区和具体的农作物建立合适的趋势单产模型。

发明内容

本发明的目的是提供一种根据不同地区的不同农作物建立趋势单产模型的方法及系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种建立趋势单产模型的方法，所述方法包括：

获取不同地区不同农作物的生长状况随时间变化的原始历史数据；

将所述原始历史数据按照地区和农作物的种类分类，获得每个地区每种农作物的分类历史数据；

根据所述分类历史数据分别建立所述每个地区每种农作物的线性趋势模型、二次趋势模型、指数趋势模型和分段线性趋势模型，分别预测对应地区内单位面积内农作物的产量。

可选的，所述方法还包括：根据所述分类历史数据分别建立所述每个地区每种农作物的线性-高位平稳趋势模型、线性-低位平稳趋势模型，分别预测对应地区内单位面积内农作物的产量。

可选的，所述分段线性趋势模型具体包括：前期增长快，后期增长慢分段线性趋势模型和前期增长慢，后期增长快分段线性趋势模型。

为实现上述目的，本发明还提供了如下方案：

一种建立趋势单产模型的系统，所述系统应用于农作物产量的预测，所述系统具体包括：

获取模块，用于获取不同地区不同农作物的生长状况随时间变化的原始历史数据；

分类模块，与所述获取模块连接，用于将所述原始历史数据按照地区和农作物的种类分类；

建立模型模块，与所述分类模块连接，用于根据所述分类历史数据分别建立所述每个地区每种农作物的线性趋势模型、二次趋势模型、指数趋势模型和分段线性趋势模型，分别预测对应地区内单位面积内农作物的产量。

可选的，建立模型模块还用于根据所述分类历史数据分别建立所述每个地区每种农作物的线性-高位平稳趋势模型、线性-低位平稳趋势模型，分别预测对应地区内单位面积内农作物的产量。

可选的，分段线性趋势模型具体包括：前期增长快，后期增长慢分段线性趋势模型和前期增长慢，后期增长快分段线性趋势模型。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明通过建立每个地区每种农作物的线性趋势模型、二次趋势模型、指数趋势模型和分段线性趋势模型，根据预测模型进行判断该地区该农作物适合的趋势模型。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种建立趋势单产模型的方法的流程图；

图2为本发明一种建立趋势单产模型的系统的结构组成框图；

图3为线性趋势模型图；

图4为二次趋势模型图；

图5为指数趋势模型图；

图6为分段线性趋势模型图；

图7为线性-高位平稳趋势模型图；

图8为线性-低位平稳趋势模型图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种根据不同地区的不同农作物建立趋势单产模型的方法及系统。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种建立趋势单产模型的方法，所述方法包括：

步骤100：获取不同地区不同农作物的生长状况随时间变化的原始历史数据；

步骤200：将所述原始历史数据按照地区和农作物的种类分类，获得每个地区每种农作物的分类历史数据；