[发明专利]一种蔬菜市场行情大数据监测预警管理方法

权利要求书

1.一种蔬菜市场行情大数据监测预警管理方法，其特征在于，包括：

S1、标准化采集农作物的种业信息，对所述农作物的种业信息进行分类，建立种业流通数据库；

S2、从所述种业流通数据库获取待监测农作物的种业信息，计算所述待监测农作物的预期生产面积；

S3、根据所述待监测农作物的预期生产面积和种业信息，计算所述待监测农作物的预期供应量；

S4、根据所述待监测农作物的预期供应量，对农作物市场行情进行预测分析并预警。

2.根据权利要求1所述的一种蔬菜市场行情大数据监测预警管理方法，其特征在于，所述S1步骤，具体包括：

通过农作物种子的标签二维码确定所述农作物的种业信息类别，对所述标签二维码包含的所述农作物的种业信息进行采集，并通过信息传输设备对所述标签二维码未包含的农作物的种业信息进行标准化录入并采集；

根据农作物种类对所述农作物的种业信息进行分类，根据时间轴对信息数据进行排序并对缺失数据进行预处理，建立种业流通数据库。

3.根据权利要求2所述的一种蔬菜市场行情大数据监测预警管理方法，其特征在于，所述标签二维码包含的农作物的种业信息包括：

作物种类、种子类别、品种名称、种子生产经营者信息、质量指标、净含量、检测日期、质量保证期、品种适宜种植区域、种植季节、检疫证明编号、种子信息代码、是否进口、标注进口审批文号、进口商名称和来源地；

所述标签二维码未包含的农作物的种业信息包括：

分销商名称、销售时间、销售地区、单价、数量、播种地区和熟性。

4.根据权利要求1所述的一种蔬菜市场行情大数据监测预警管理方法，其特征在于，所述S2步骤具体包括：

根据所述种业流通数据库中的所述农作物种业信息建立第一训练集和第一验证集，构建第一神经网络模型并根据所述第一训练集进行迭代训练，并通过所述第一验证集对所述第一神经网络模型进行验证；

将所述待监测农作物的种业信息输入到验证后的第一神经网络模型中，计算所述待监测农作物的预期生产面积。

5.根据权利要求1所述的一种蔬菜市场行情大数据监测预警管理方法，其特征在于，所述S3步骤具体包括：

通过所述预期生产面积和所述农作物种业信息建立第二训练集和第二训练集，构建第二神经网络模型并根据所述第二训练集进行迭代训练，并通过所述第二验证集对所述第二神经网络模型进行验证；

将所述后的第二神经网络模型中，计算所述待监测农作物的预期供应量。

6.根据权利要求5所述的一种蔬菜市场行情大数据监测预警管理方法，其特征在于，所述S4步骤具体包括：

通过所述农产品市场平台获取农产品的历史需求信息，并结合所述预期供应量，预测分析农产品的市场销售趋势，绘制预期销售趋势曲线图，对超出第一阈值的预期销售趋势曲线波动进行产后预警。

7.根据权利要求1-6任一项所述的一种蔬菜市场行情大数据监测预警管理方法，其特征在于，所述S4步骤之后，还包括：

通过所述农作物的种业信息，分析种业销售数据波动，对超出第二阈值的种业销售数据波动进行产前预警；

通过所述农业遥感平台获取农作物的实际生产面积，并结合所述预期生产面积，对超出第三阈值的生产面积进行产中预警；

统合所述产前预警、产中预警和产后预警的结果。

8.一种蔬菜市场行情大数据监测预警管理系统，其特征在于，包括：

农作物种业信息采集平台，标准化采集农作物的种业信息，对所述农作物的种业信息进行分类，建立种业流通数据库；

农作物产中数据预测平台，从所述种业流通数据库获取待监测的农作物种业信息，计算所述待监测的农作物的预期生产面积；

农作物产后数据预测平台，根据所述待监测农作物的预期生产面积和种业信息，计算所述待监测农作物的预期供应量；

数据分析预警平台，根据所述待监测农作物的预期供应量，对农作物市场行情进行预测分析并预警。