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申请/专利权人：深圳碳中和生物燃气股份有限公司;深圳时代负碳冶金技术有限公司

摘要：本发明涉及农业风险评估技术领域，尤其是一种生物炭基肥的施用风险评估方法及系统，其先基于预设预测模型得到预测数据向量序列，然后获取实际数据向量序列，之后根据预测数据向量序列和实际数据向量序列的相似程度，得到预设预测模型的偏差修正规则，再基于预设预测模型得到修正数据向量并进行施用风险评估。相比于现有技术，本发明通过实际采集的实际数据向量序列与预测得到的预测数据向量序列的对比，分析出现有的预设预测模型在当前场景下的准确度，从而得到一个符合实际情况的偏差修正规则，这样便可以达到，尽量消除已有的预设预测模型的误差，尽量准确地评估生物炭基肥的施用风险的目的。

主权项：1.生物炭基肥的施用风险评估方法，其特征在于，包括：基于预设预测模型，预测目标土壤在施用生物碳基肥后的多个预设时刻下的预测数据向量，得到预测数据向量序列；获取目标土壤在施用生物碳基肥后的多个预设时刻下的实际数据向量，得到实际数据向量序列；根据预测数据向量序列和实际数据向量序列的相似程度，得到预设预测模型的偏差修正规则；基于预设预测模型，预测目标土壤在施用生物碳基肥后的目标预设时刻下的目标数据向量，并基于偏差修正规则对目标数据向量进行修正，得到修正数据向量；根据修正数据向量进行施用风险评估；其中，预测数据向量、实际数据向量、目标数据向量和修正数据向量均为由多种评估参数作为元素构成的向量；其中，所述根据预测数据向量序列和实际数据向量序列的相似程度，得到预设预测模型的偏差修正规则，包括：对预测数据向量序列和实际数据向量序列进行动态时间弯曲处理，得到最优路径，其中，最优路径为由预测数据向量以及实际数据向量构成的向量对所组成的向量对序列；根据最优路径中，向量对的距离变化，得到整体偏差修正规则；根据最优路径中，每对向量对中同种评估参数的差异变化，得到局部偏差修正规则；其中，整体偏差修正规则和局部偏差修正规则构成预设预测模型的偏差修正规则；其中，所述根据最优路径中，向量对的距离变化，得到整体偏差修正规则，包括：计算最优路径中，每个向量对之间的度量距离，得到距离序列；根据每个预设时刻，拟合距离序列得到距离-时间变化函数；统计预测数据向量或实际数据向量的数量，得到第一数量值；统计最优路径中所有向量对的数量，得到第二数量值；统计最优路径中，对应相同的预设时刻的向量对的数量，得到第三数量值；根据距离-时间变化函数、第一数量值、第二数量值和第三数量值，建立整体偏差修正规则；其中，所述整体偏差修正规则，包括：通过下式对目标数据向量中的评估参数进行修正： ；其中，为目标数据向量中修正后的评估参数，为目标数据向量中修正前的评估参数，为距离-时间变化函数，为目标预设时刻，为第一数量值，为第二数量值，为第三数量值，、和分别为不同的权重系数，和均为0至1之间的随机数；其中，所述根据最优路径中，每对向量对中同种评估参数的差异变化，得到局部偏差修正规则，包括：计算最优路径中每对向量对的差值向量，得到差值向量序列；提取差值向量序列中同维度的元素，得到每种评估参数对应的差值变化序列；根据差值变化序列的统计特征，选择波动最小的差值变化序列对应的评估参数，作为基准评估参数；根据不同差值变化序列之间的线性相关关系，计算每两个评估参数之间的皮尔逊相关系数；根据基准评估参数和皮尔逊相关系数，建立局部偏差修正规则；其中，所述局部偏差修正规则，包括：通过下式根据皮尔逊相关系数和基准评估参数，对目标数据向量中的非基准评估参数进行修正： ；其中，为修正后的非基准评估参数，为修正前的非基准评估参数，为该非基准评估参数与基准评估参数之间的皮尔逊相关系数，为基于基准评估参数得到的增量系数，为权重参数。

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