[发明专利]一种基于神经网络的作物生长模型选择方法及装置

权利要求书

1.一种基于神经网络的作物生长模型选择方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

构建模型库阶段：

步骤A，读取DSSAT模型中的作物生长模型和模型参数；

步骤B，根据模型参数通过生长模型获取植物生长数据；

步骤C，使用植物生长数据训练神经网络，得到植物神经网络模型：

所述植物神经网络模型包括输入层、多层LSTM网络和单层神经网络，输入层包括x0，x1，x2，x3，…，xn，其中,n为大于0的整数,x0，x1,x2,x3,…,xn为对作物生长周期的时间切片的特征向量，时间的间隔为12小时，即作物从生长到收获期间的每天6点和18点，多层LSTM网络对应输入层的每个输入，每个输入包括n个LSTM细胞构成的多层LSTM网络结构，单层神经网络包括x0，w0，w1，w2，w3，…，wn的n个神经元的输出；

步骤D，将训练好的植物神经网络模型加入模型库；

通过模型库获取未知作物生长模型数据阶段：

步骤1，试种未知生长的作物时根据训练神经网络生长模型的参数有选择的记录当前试种时作物所产生的试种数据：

所述神经网络生长模型的参数为对作物生长周期的时间切片的特征向量，时间的间隔为12小时，即作物从生长到收获期间的每天6点和18点；每个特征向量为当前时刻作物的生长状况，包括但不限于：土壤湿度、空气湿度、土壤温度、空气温度、虫害、病害、杂草、土壤微生物种类、土壤微量元素种类及含量、关照强度、风速；

步骤2，将试种数据输入到模型库中，得到神经网络模型输出；

步骤3，对未知生长模型的作物与模型库产生的神经网络模型输出的对应的作物进行生长模型复用可行性验证；

步骤4，将通过验证的生长模型在模型库中记录。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的作物生长模型选择方法，其特征在于，在步骤A中，所述模型参数包括土壤湿度、空气湿度、土壤温度、空气温度、虫害、病害、杂草、土壤微生物种类、土壤微量元素种类及含量、关照强度、风速。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的作物生长模型选择方法，其特征在于，在步骤B中，所述植物生长数据包括作物营养生长数据和生殖生长发育过程数据、作物光合作用数据、呼吸作用数据、干物分配数据和植株生长数据以及衰老数据的基本生理生态过程数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的作物生长模型选择方法，其特征在于，在步骤1中，所述当前试种时作物所产生的试种数据包括经过试种后得到作物生长过程数据，即作物营养生长数据和生殖生长发育过程数据、作物光合作用数据、呼吸作用数据、干物分配数据和植株生长数据以及衰老数据的基本生理生态过程数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的作物生长模型选择方法，其特征在于，在步骤2中，将试种数据输入到模型库中，得到神经网络模型输出的方法为，根据试种未知生长的作物类型在模型库中选择相应的植物神经网络，通过神经网络生长模型的参数对植物神经网络进行输出，即根据未知生长的作物类型为禾谷类作物、豆类作物、块茎与块根作物、油料作物、蔬菜作物、草料作物中任意一种在模型库中选择相应的植物神经网络。

6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的作物生长模型选择方法，其特征在于，在步骤3中，对未知生长模型的作物与模型库产生的神经网络模型输出的对应的作物进行生长模型复用可行性验证的方法为，根据试种未知生长的作物类型在模型库中选择相应的植物神经网络输出的未知生长的作物数据，包括作物营养生长数据和生殖生长发育过程数据、作物光合作用数据、呼吸作用数据、干物分配数据和植株生长数据以及衰老数据的基本生理生态过程数据，如果所有项的数据都服从标准正态分布，则通过复用可行性验证。

7.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的作物生长模型选择方法，其特征在于，在步骤4中，将通过验证的生长模型在模型库中记录的方法为，将通过验证的根据试种未知生长的作物类型在模型库中选择相应的植物神经网络存储到模型库。

8.一种基于神经网络的作物生长模型选择装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下装置的单元中：

生长模型读取单元，用于读取DSSAT模型中的作物生长模型和模型参数；

生长数据获取单元，用于根据模型参数通过生长模型获取植物生长数据；

神经网络训练单元，用于使用植物生长数据训练神经网络，得到植物神经网络模型；

模型库构建单元，用于将训练好的植物神经网络模型加入模型库；

未知作物选择单元，用于试种未知生长的作物时根据训练神经网络生长模型的参数有选择的记录当前试种时作物所产生的试种数据；

模型库输出单元，用于将试种数据输入到模型库中，得到神经网络模型输出；

可行性验证单元，用于对未知生长模型的作物与模型库产生的神经网络模型输出的对应的作物进行生长模型复用可行性验证；

新品种入库单元，用于将通过验证的生长模型在模型库中记录。