[發明專利]蘋果產量的預測方法、裝置、存儲介質及電子設備

在審

• 申請號: 202110584375.7
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113191572A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 鄭彥佳;孟麗;彭欣;殷瑞峰;徐春萌;馬光霞;顧竹;徐佳男;張文鵬;李淞淋;張弓;杜騰騰
• 申請（專利權）人: 北京佳格天地科技有限公司;農業農村部信息中心
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06Q50/02
• 代理公司: 北京恒博知識產權代理有限公司 11528
• 代理人: 張曉芳

1.一種蘋果產量的預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待預測數據；所述待預測數據包括目標時間段內的災害樣本數據及每一日的氣象樣本數據；

將所述待預測數據輸入產量預測模型，獲取待預測時間段內的蘋果產量預測結果；所述目標時間段內的災害樣本數據及每一日的氣象樣本數據用于預測同年份待預測時間段內的蘋果產量；所述產量預測模型由多個樣本數據訓練得到，每個所述樣本數據包括預設時間段內的災害樣本數據及每一日的氣象樣本數據及與所述預設時間段同年份的蘋果產量樣本數據。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待預測數據之前，還包括：

獲取多個所述樣本數據；

對多個所述樣本數據進行訓練，得到所述產量預測模型。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取多個所述樣本數據之后，所述對多個所述樣本數據進行訓練之前，還包括：

對所述樣本數據進行異常值剔除；所述異常值包括蘋果年產量小于預設最小值或大于預設最大值的值。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述樣本數據進行異常值剔除，包括：

利用箱型圖對所述樣本數據進行異常值剔除。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述待預測數據輸入產量預測模型，獲取待預測時間段內的蘋果產量預測結果，包括：

將所述待預測時間段內的災害樣本數據及每一日的氣象樣本數據輸入產量預測模型，獲取凍害致死率、冰雹致死率、疏花疏果率及果實生長速率；

根據所述凍害致死率、所述冰雹致死率及所述疏花疏果率確定所述每一棵蘋果樹的掛果量；根據所述果實生長速率確定所述每一個蘋果的重量；

根據所述每一棵蘋果樹的掛果量、所述每一個蘋果的重量及蘋果樹的棵樹獲取待預測時間段內的蘋果產量預測結果。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述氣象樣本數據包括以下至少一項：每一日最低溫、每一日溫度低于預設閾值持續總時間、每一日降水量；所述災害樣本數據包括以下至少一項：蘋果花期凍害災害發生次數、蘋果花期冰雹災害發生次數、經歷凍害災害及冰雹災害后每一棵蘋果樹的掛果量；

所述將所述待預測時間段內的災害樣本數據及每一日的氣象樣本數據輸入產量預測模型，獲取凍害致死率、冰雹致死率、疏花疏果率及果實生長速率，包括：

根據所述每一日最低溫、所述每一日溫度低于預設閾值持續總時間及所述蘋果花期凍害災害發生次數獲取所述凍害致死率；根據所述蘋果花期冰雹災害發生次數獲取所述冰雹致死率；根據所述經歷凍害災害及冰雹災害后每一棵蘋果樹的掛果量獲取所述疏花疏果率；根據所述每一日降水量獲取所述果實生長速率。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述產量預測模型包括進步系數和預測年份；所述進步系數結合所述預測年份表征非環境因素對蘋果產量的影響；

所述將所述待預測數據輸入產量預測模型，獲取待預測時間段內的蘋果產量預測結果，包括：

將述待預測時間段內的災害樣本數據及每一日的氣象樣本數據、蘋果樹的數量及年份輸入產量預測模型，獲取待預測時間段內的蘋果產量預測結果。

8.一種蘋果產量的預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取待預測數據；所述待預測數據包括目標時間段內的災害樣本數據及每一日的氣象樣本數據；

預測模塊，用于將所述待預測數據輸入產量預測模型，獲取待預測時間段內的蘋果產量預測結果；所述目標時間段內的災害樣本數據及每一日的氣象樣本數據用于預測同年份待預測時間段內的蘋果產量；所述產量預測模型由多個樣本數據訓練得到，每個所述樣本數據包括預設時間段內的災害樣本數據及每一日的氣象樣本數據及與所述預設時間段同年份的蘋果產量樣本數據。