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申请/专利权人：武汉上成生物科技有限公司

摘要：本发明涉及农产品含量预测领域，具体涉及一种基于大数据的产物含量预测方法及系统，方法包括：采集农产品生长过程中的农药用量及其对应的农药残留量与环境参数，利用线性回归模型获取每个农药用量对应的农药残留量的预测值，根据预测值的偏差值和每一项环境参数之前的皮尔逊相关性系数计算偏差值的环境影响因子，并获取每个农药用量的相邻区间内偏差值的波动性，根据波动性确定农药残留量的预测值的调整系数，根据所述调整系数和环境影响因子，确定所述每个农药残留量的最终预测值，提高了预测农药残留量的准确性。

主权项：1.一种基于大数据的产物含量预测方法，其特征在于，包括：采集农产品生长过程中的农药用量对应的农药残留量和多项环境参数；利用线性回归获取所述农药残留量的预测值，将所述预测值和实际值的差值的绝对值，作为所述预测值的偏差值，以所述环境参数和所述偏差值的皮尔逊相关系数为权重，将所述环境参数进行加权求和，将得到的数值作为所述偏差值的环境影响因子；预设所述农药用量的相邻区间，并根据所述相邻区间内的偏差值与平均偏差值的差异，以及偏差值的极差，计算所述相邻区间内的所有偏差值的波动性，所述波动性与所述差异正相关，与所述极差负相关；所述所有偏差值的波动性满足如下关系式：；式中，为第个预测值对应的农药用量的相邻区间内所有预测值的偏差值的波动性，为第个预测值对应的农药用量的相邻区间的农药用量的数量，为农药用量的序号，的值取遍范围内所有整数，为第个预测值对应的农药用量的相邻区间内第个农药用量对应的农药残留量的预测值的偏差值，为所述相邻区间内所有预测值的偏差值的均值，为所述相邻区间内所有预测值的偏差值的极差；基于所述波动性确定所述预测值的调整系数，所述预测值的调整系数为，其中，为第个预测值的调整系数，为第个预测值对应的农药用量的相邻区间内所有预测值的偏差值的波动性，所述调整系数与所述波动性正相关，根据所述调整系数和所述环境影响因子确定最终预测范围的方法为：任选一农药用量作为待预测点，确定所述待预测点对应的农药残留量的最终预测范围为：；其中，为所述待预测点对应的农药残留量的预测值，为所述预测值的调整系数，为所述待预测点的相邻区间内所有预测值的最大正偏差，为最大负偏差，和分别为和对应的环境影响因子，所述最终预测范围与所述调整系数和所述环境影响因子均为正相关，并以所述最终预测范围的中间值作为最终预测值。

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