[发明专利]冷链运输中动态水产品腐化监测预警方法

权利要求书

1.一种冷链运输中动态水产品腐化监测预警方法，其特征在于，按如下步骤实施：

（1）通过温湿度传感器、二氧化碳传感器及氨气传感器采集冷链运输车中的水产品环境参数，并将所述水产品环境参数数据发送至物联网云平台；

（2）对步骤（1）所述水产品环境参数数据进行预处理，生成新时间序列t-1，进行数据合并，完成数据转换，实现时间序列向监督学习的转换；

（3）使用长短期记忆网络训练水产品环境参数数据，生成氨气预测模型；

（4）使用步骤（3）所述氨气预测模型预测氨气量值；

（5）判断预测的氨气量值是否超出预设阀值，如超出预设阀值，则启动预警模块；如否，则返回步骤（4）继续进行监测。

2.根据权利要求1所述冷链运输中动态水产品腐化监测预警方法，其特征在于：所述步骤（2）中，使用pd.shift（1）函数将原时间序列t向下移动1步重新生成新时间序列t-1，即前一时刻的数据；将新时间序列t-1的所有列与原时间序列t的氨气列进行合并，最后使用dropna函数删除第一行数据，即完成数据转换。

3.根据权利要求2所述冷链运输中动态水产品腐化监测预警方法，其特征在于：所述步骤（3）中，使用compile函数编译模型，损失函数选择mae，优化器选择adam，最后使用model.fit函数执行模型训练，即生成氨气预测模型。

4.根据权利要求3所述冷链运输中动态水产品腐化监测预警方法，其特征在于：所述步骤（3）中，对氨气预测模型进行评估，使用model.predict函数采用验证集进行模型预测，此函数输出值即为预测数据；使用inverse_transform函数对预测数据和原始数据分别进行反向转换，之后分别输出预测值和真实值。