本發(fā)明涉及糧食監(jiān)管，尤其是涉及一種糧食倉(cāng)儲(chǔ)管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有技術(shù)在進(jìn)行糧食倉(cāng)儲(chǔ)前通常會(huì)進(jìn)行糧食價(jià)格預(yù)測(cè)或者糧食需求預(yù)測(cè)，然后基于預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行糧食倉(cāng)儲(chǔ)，然而這種糧食倉(cāng)儲(chǔ)的方法存在一些缺陷。首先，現(xiàn)有技術(shù)在糧食價(jià)格預(yù)測(cè)方面存在明顯不足。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法缺乏系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)預(yù)測(cè)模型，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果不夠準(zhǔn)確，難以為倉(cāng)儲(chǔ)決策提供可靠依據(jù)。這種預(yù)測(cè)的不確定性使得倉(cāng)儲(chǔ)管理者在面對(duì)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)時(shí)，難以做出及時(shí)、有效的庫(kù)存調(diào)整，從而增加了糧食倉(cāng)儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)和成本。其次，現(xiàn)有技術(shù)在糧食需求預(yù)測(cè)方面同樣存在局限。隨著消費(fèi)者需求的多樣化和個(gè)性化趨勢(shì)的加強(qiáng)，傳統(tǒng)的需求預(yù)測(cè)方法已經(jīng)無(wú)法滿足現(xiàn)代倉(cāng)儲(chǔ)管理的需求。糧食需求可能會(huì)在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生劇烈波動(dòng)，而現(xiàn)有技術(shù)往往無(wú)法準(zhǔn)確捕捉這種變化，導(dǎo)致庫(kù)存管理策略與市場(chǎng)實(shí)際需求脫節(jié)，進(jìn)而造成庫(kù)存積壓或短缺的問(wèn)題，這同樣也會(huì)增加糧食倉(cāng)儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)和成本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種糧食倉(cāng)儲(chǔ)管理方法及系統(tǒng)。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，第一方面，本發(fā)明提供了一種糧食倉(cāng)儲(chǔ)管理方法，所述方法包括如下步驟：收集糧食的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)和歷史需求數(shù)據(jù)，同時(shí)采集糧食倉(cāng)庫(kù)的實(shí)時(shí)圖像；構(gòu)建歷史價(jià)格序列和歷史需求序列，進(jìn)而構(gòu)建糧食價(jià)格與糧食需求之間的數(shù)學(xué)波動(dòng)模型；根據(jù)所述歷史價(jià)格序列預(yù)測(cè)未來(lái)糧食價(jià)格，同時(shí)根據(jù)所述歷史需求序列預(yù)測(cè)未來(lái)糧食需求；使用所述數(shù)學(xué)波動(dòng)模型驗(yàn)證所述未來(lái)糧食價(jià)格和所述未來(lái)糧食需求，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果儲(chǔ)存糧食；根據(jù)糧食倉(cāng)庫(kù)的所述實(shí)時(shí)圖像，基于深度學(xué)習(xí)算法對(duì)糧食狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警。本發(fā)明使用數(shù)學(xué)波動(dòng)模型對(duì)糧食需求和價(jià)格進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)而根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果儲(chǔ)存糧食，具有較強(qiáng)的前瞻性、系統(tǒng)性和靈活性，能夠控制糧食倉(cāng)儲(chǔ)成本和降低糧食倉(cāng)儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)。

3、可選地，所述構(gòu)建歷史價(jià)格序列和歷史需求序列，進(jìn)而構(gòu)建糧食價(jià)格與糧食需求之間的數(shù)學(xué)波動(dòng)模型包括如下步驟：

4、根據(jù)所述歷史價(jià)格數(shù)據(jù)構(gòu)建歷史價(jià)格序列，同時(shí)根據(jù)所述歷史需求數(shù)據(jù)構(gòu)建歷史需求序列；

5、使用所述歷史價(jià)格序列和所述歷史需求序列構(gòu)建波動(dòng)指標(biāo)序列，進(jìn)而基于高斯混合模型和貝葉斯信息準(zhǔn)則獲取所述數(shù)學(xué)波動(dòng)模型。

6、進(jìn)一步的，本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)波動(dòng)模型反映糧食價(jià)格與需求之間的波動(dòng)關(guān)系，為后續(xù)進(jìn)行準(zhǔn)確的糧食需求預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)，確保糧食儲(chǔ)存的合理性和準(zhǔn)確性，進(jìn)而控制糧食倉(cāng)儲(chǔ)成本和降低糧食倉(cāng)儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)。

7、可選地，所述使用所述歷史價(jià)格序列和所述歷史需求序列構(gòu)建波動(dòng)指標(biāo)序列，進(jìn)而基于高斯混合模型和貝葉斯信息準(zhǔn)則獲取所述數(shù)學(xué)波動(dòng)模型包括如下步驟：

8、將同一所述倉(cāng)儲(chǔ)周期的糧食價(jià)格與糧食需求的商作為波動(dòng)指標(biāo)，進(jìn)而使用所述歷史價(jià)格序列和所述歷史需求序列構(gòu)建波動(dòng)指標(biāo)序列；

9、將所述波動(dòng)指標(biāo)序列按季節(jié)劃分為第一子序列、第二子序列、第三子序列和第四子序列；

10、分別以劃分的四個(gè)子序列為基礎(chǔ)，基于高斯混合模型和貝葉斯信息準(zhǔn)則獲取相應(yīng)的所述數(shù)學(xué)波動(dòng)模型。

11、進(jìn)一步的，按季節(jié)對(duì)波動(dòng)指標(biāo)序列進(jìn)行劃分得到四個(gè)子序列，進(jìn)而獲取各個(gè)子序列相應(yīng)的數(shù)學(xué)波動(dòng)模型，使得得到的數(shù)學(xué)波動(dòng)模型具有季節(jié)特征，提高數(shù)學(xué)波動(dòng)模型的季節(jié)針對(duì)性，進(jìn)而為后續(xù)進(jìn)行準(zhǔn)確的糧食需求預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)。

12、可選地，所述根據(jù)所述歷史價(jià)格序列預(yù)測(cè)未來(lái)糧食價(jià)格，同時(shí)根據(jù)所述歷史需求序列預(yù)測(cè)未來(lái)糧食需求包括如下步驟：

13、根據(jù)所述歷史價(jià)格序列構(gòu)建糧食價(jià)格預(yù)測(cè)模型，并使用所述糧食價(jià)格預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來(lái)糧食價(jià)格；

14、根據(jù)所述歷史需求序列構(gòu)建糧食需求預(yù)測(cè)模型，并使用所述糧食需求預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來(lái)糧食需求。

15、進(jìn)一步的，本發(fā)明通過(guò)對(duì)未來(lái)糧食價(jià)格和未來(lái)糧食需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而為糧食入庫(kù)儲(chǔ)存提供數(shù)據(jù)支撐。

16、可選地，所述根據(jù)所述歷史價(jià)格序列構(gòu)建糧食價(jià)格預(yù)測(cè)模型，并使用所述糧食價(jià)格預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來(lái)糧食價(jià)格包括如下步驟：

17、將所述歷史價(jià)格序列劃分為第一價(jià)格序列和第二價(jià)格序列，并使用變分模態(tài)分解對(duì)所述第一價(jià)格序列進(jìn)行預(yù)處理得到第一分量集；

18、將所述第一分量集中的第一分量作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，糧食價(jià)格的預(yù)測(cè)值作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，進(jìn)而基于所述變分模態(tài)分解和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建初始糧食價(jià)格預(yù)測(cè)模型；

19、基于所述第二價(jià)格序列，使用粒子群優(yōu)化算法在所述初始糧食價(jià)格預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上對(duì)變分模態(tài)分解的核心參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，進(jìn)而得到所述糧食價(jià)格預(yù)測(cè)模型，并對(duì)所述未來(lái)糧食價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。

20、進(jìn)一步的，使用變分模態(tài)分解能夠?qū)v史價(jià)格序列分解成多個(gè)具有不同頻率尺度的imf分量，這些分量更能反映數(shù)據(jù)在不同時(shí)間尺度上的波動(dòng)特征，使得使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到的糧食價(jià)格具有較高的準(zhǔn)確性。

21、可選地，所述根據(jù)所述歷史需求序列構(gòu)建糧食需求預(yù)測(cè)模型，并使用所述糧食需求預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來(lái)糧食需求包括如下步驟：

22、計(jì)算設(shè)定的倉(cāng)儲(chǔ)周期數(shù)量下糧食的平均歷史需求；

23、考慮不同所述糧食歷史交易周期之間的周期間隔對(duì)所述歷史需求的影響，進(jìn)而結(jié)合所述平均歷史需求構(gòu)建糧食需求預(yù)測(cè)模型，所述糧食需求預(yù)測(cè)模型滿足如下關(guān)系：

24、

25、其中，n為所述倉(cāng)儲(chǔ)周期數(shù)量，為設(shè)定的所述倉(cāng)儲(chǔ)周期數(shù)量下第i個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)周期的歷史需求數(shù)據(jù)，，為所述未來(lái)糧食需求，為所述平均歷史需求。

26、進(jìn)一步的，糧食需求預(yù)測(cè)模型考慮了糧食交易周期之間的周期間隔對(duì)糧食需求的影響，在糧食需求發(fā)生劇烈波動(dòng)的情況下也能夠計(jì)算出較為準(zhǔn)確的未來(lái)糧食需求，避免糧食庫(kù)存積壓或短缺的問(wèn)題，降低糧食倉(cāng)儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)和成本。

27、可選地，所述使用所述數(shù)學(xué)波動(dòng)模型驗(yàn)證所述未來(lái)糧食價(jià)格和所述未來(lái)糧食需求，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果儲(chǔ)存糧食包括如下步驟：

28、計(jì)算所述未來(lái)糧食價(jià)格與所述未來(lái)糧食需求之商，并將計(jì)算結(jié)果記為波動(dòng)指標(biāo)預(yù)測(cè)值；

29、依照所述波動(dòng)指標(biāo)預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)的季節(jié)，將所述波動(dòng)指標(biāo)預(yù)測(cè)值帶入相應(yīng)的所述數(shù)學(xué)波動(dòng)模型中計(jì)算出波動(dòng)判決因子預(yù)測(cè)值，并判斷所述波動(dòng)判決因子預(yù)測(cè)值是否在波動(dòng)范圍內(nèi)；

30、若所述波動(dòng)判決因子預(yù)測(cè)值在波動(dòng)范圍內(nèi)，則按照所述未來(lái)糧食需求收集糧食并入庫(kù)儲(chǔ)存；

31、若所述波動(dòng)判決因子預(yù)測(cè)值不在波動(dòng)范圍內(nèi)，則采用備用糧食儲(chǔ)存策略對(duì)糧食進(jìn)行入庫(kù)儲(chǔ)存。

32、進(jìn)一步的，使用數(shù)學(xué)波動(dòng)模型對(duì)未來(lái)糧食價(jià)格和未來(lái)糧食需求進(jìn)行驗(yàn)證，使倉(cāng)儲(chǔ)管理者可以更加敏銳地捕捉市場(chǎng)變化，進(jìn)而根據(jù)不同的糧食入庫(kù)儲(chǔ)存方案來(lái)儲(chǔ)存糧食，避免庫(kù)存管理策略與市場(chǎng)實(shí)際需求脫節(jié)造成的庫(kù)存積壓或短缺的問(wèn)題，降低糧食倉(cāng)儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)和成本。

33、可選地，所述備用糧食儲(chǔ)存策略包括如下步驟：

34、若所述未來(lái)糧食需求小于當(dāng)前糧食需求，則按照所述當(dāng)前糧食需求對(duì)糧食進(jìn)行入庫(kù)儲(chǔ)存；

35、若所述未來(lái)糧食需求大于所述當(dāng)前糧食需求，則按照所述當(dāng)前糧食需求將糧食儲(chǔ)存在第一倉(cāng)庫(kù)，將所述未來(lái)糧食需求超出所述當(dāng)前糧食需求的部分儲(chǔ)存在與所述第一倉(cāng)庫(kù)距離最近的其它倉(cāng)庫(kù)。

36、進(jìn)一步的，使用備用糧食儲(chǔ)存策略能夠提高糧食倉(cāng)儲(chǔ)的靈活性，確保糧食供應(yīng)的穩(wěn)定性，并能優(yōu)化倉(cāng)庫(kù)資源的使用，提高了糧食儲(chǔ)存效率。

37、可選地，所述根據(jù)糧食倉(cāng)庫(kù)的所述實(shí)時(shí)圖像，基于深度學(xué)習(xí)算法對(duì)糧食狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警包括如下步驟：

38、利用不同糧食狀態(tài)下的糧食圖片構(gòu)建糧食狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集，并使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建初始監(jiān)測(cè)模型；

39、使用所述糧食狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集完成對(duì)所述初始監(jiān)測(cè)模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證，得到糧食監(jiān)測(cè)模型；

40、根據(jù)所述實(shí)時(shí)圖像，使用所述糧食監(jiān)測(cè)模型識(shí)別所述糧食狀態(tài)，并在所述糧食狀態(tài)為異常狀態(tài)時(shí)發(fā)出警報(bào)。

41、進(jìn)一步的，利用實(shí)時(shí)圖像和深度學(xué)習(xí)算法對(duì)糧食狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并在糧食狀態(tài)異常時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，使相關(guān)人員能夠及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，減少經(jīng)濟(jì)損失。

42、綜上所述，本發(fā)明首先通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)波動(dòng)模型反映糧食價(jià)格與需求之間的數(shù)學(xué)波動(dòng)模型，為后續(xù)進(jìn)行準(zhǔn)確的糧食需求預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)，然后分別使用糧食價(jià)格預(yù)測(cè)模型和糧食需求預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來(lái)糧食價(jià)格和未來(lái)糧食需求，進(jìn)而使用數(shù)學(xué)波動(dòng)模型對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，使倉(cāng)儲(chǔ)管理者可以更加敏銳地捕捉市場(chǎng)變化，進(jìn)而根據(jù)不同的糧食入庫(kù)儲(chǔ)存方案來(lái)儲(chǔ)存糧食，使得本方法具有較強(qiáng)的前瞻性、系統(tǒng)性和靈活性，避免庫(kù)存管理策略與市場(chǎng)實(shí)際需求脫節(jié)造成的庫(kù)存積壓或短缺的問(wèn)題，降低糧食倉(cāng)儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)和成本。

43、第二方面，本發(fā)明還提供了一種糧食倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)，所述糧食倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)使用本發(fā)明提供的一種糧食倉(cāng)儲(chǔ)管理方法，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于收集糧食的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)和歷史需求數(shù)據(jù)，同時(shí)采集糧食倉(cāng)庫(kù)的實(shí)時(shí)圖像；糧食預(yù)測(cè)模塊，所述糧食預(yù)測(cè)模塊用于構(gòu)建歷史價(jià)格序列和歷史需求序列，進(jìn)而構(gòu)建糧食價(jià)格與糧食需求之間的數(shù)學(xué)波動(dòng)模型；根據(jù)所述歷史價(jià)格序列預(yù)測(cè)未來(lái)糧食價(jià)格，同時(shí)根據(jù)所述歷史需求序列預(yù)測(cè)未來(lái)糧食需求；使用所述數(shù)學(xué)波動(dòng)模型驗(yàn)證所述未來(lái)糧食價(jià)格和所述未來(lái)糧食需求，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果儲(chǔ)存糧食；監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊，所述監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊用于根據(jù)糧食倉(cāng)庫(kù)的所述實(shí)時(shí)圖像，基于深度學(xué)習(xí)算法對(duì)糧食狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警；數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊，所述數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊用于儲(chǔ)存所述數(shù)據(jù)采集模塊、所述糧食預(yù)測(cè)模塊和所述監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊得到的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)輸出模塊，所述數(shù)據(jù)輸出模塊用于輸出所述實(shí)時(shí)圖像、所述數(shù)學(xué)波動(dòng)模型、所述未來(lái)糧食價(jià)格、所述未來(lái)糧食需求和糧食儲(chǔ)存方案。本系統(tǒng)能夠穩(wěn)定的執(zhí)行本發(fā)明提供的糧食倉(cāng)儲(chǔ)管理方法，提高糧食倉(cāng)儲(chǔ)的效率，并能提高本發(fā)明方法的實(shí)用性。