【技术实现步骤摘要】
本申请涉及物联网，尤其是设计一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法及系统。
技术介绍
1、在传统橡胶生产管理系统中，一个关键的缺陷是系统对人工操作的过度依赖，这一依赖性带来了两大问题：首先是效率的低下，由于人工操作的速度和可靠性有限，导致生产流程缓慢，无法快速响应市场需求。因此，为了提升生产效率，迫切需要对这一过度依赖人工操作的现状进行改进。
技术实现思路
1、为提升生产效率，本申请提供一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法及系统。
2、本申请专利技术目的一是通过以下技术方案得以实现的：
3、一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，包括步骤：
4、收集关键数据，所述关键数据包括土壤湿度、ph值、养分含量；
5、基于gis软件处理关键数据，生成土壤肥力分布图；
6、基于遗传算法、土壤肥力分布图，进行种植规划优化，输出最优种植方案；
7、当输出最优种植方案时，基于gps，输出割胶点和割胶机器起始位置；
8、基于dijkstra算法，计算从起始位置到各个割胶点的最短路径，并输出最优路径；
9、收集历史产量数据和相关环境数据，建立arima模型进行数据差分处理、模型参数确定、拟合和预测，输出橡胶树的健康指标；
10、基于预设模糊规则、所述健康指标，定义模糊集，输出割胶周期；
11、基于割胶周期，安排作业时间表，并沿最优路径到达割胶点执行割胶操作；
13、在一较佳实施例中，所述基于遗传算法、土壤肥力分布图，进行种植规划优化，输出最优种植方案的步骤，包括步骤：
14、种植方案用向量表示，是种植方案地块的总数；
15、选择一组种植方案作为初始种群，；
16、基于预设公式，是种植方案第个地块的潜在产量，是种植方案第个地块的种植密度，计算种植方案的预期产量；
17、基于预设公式，是种植方案第个地块的种植成本，计算种植方案的成本；
18、基于预设适应度公式，是预期产量的权重，是成本的权重，计算适应度；
19、当，是预设适应度阈值时，选择满足上述条件的种植方案进入选择种群；
20、交叉初始种群、选择种群，生成新的交叉种群；
21、对交叉种群进行若干个种植方案变异，生成变异种群；
22、基于轮盘赌选择算法，从变异种群选择若干个种植方案进入最终种群；
23、重复执行交叉、变异、选择，当最终种群的，是预设适应度目标值时，输出最终种群作为最优种植方案。
24、在一较佳实施例中，所述当输出最优种植方案时，基于gps，输出割胶点和割胶机器起始位置的步骤，包括步骤：
25、基于gps，定位每个割胶点和割胶机器起始位置；
26、基于预设gps坐标库，将割胶点和割胶机器起始位置与对应的gps坐标关联，输出每个割胶点和割胶机器起始位置的gps坐标。
27、在一较佳实施例中，所述基于dijkstra算法，计算从起始位置到各个割胶点的最短路径，并输出最优路径的步骤，包括步骤：
28、建立一个图模型，其中每个割胶点和割胶机器起始位置作为节点；
29、基于gps坐标，为图模型中的每条边分配权重，所述权重表示两个节点之间的距离；
30、将割胶机器的起始位置设置为起始节点；
31、将起始节点的距离设置为0，其他所有节点的距离设置为无穷大；
32、基于优先队列，存储所有未访问节点的当前最短距离；
33、从优先队列中选出距离最小的节点，标记为当前节点；
34、计算当前节点到达邻居节点的距离；
35、当计算出的距离小于预设最短距离，更新邻居节点的最短距离和前驱节点；
36、将当前节点标记为已访问；
37、重复上述步骤，直到最终节点标记为已访问；
38、当最终节点标记为已访问，基于前驱节点信息从最终节点回溯到起始节点，重建最短路径；
39、将最优路径的节点序列和相关的gps坐标输出。
40、在一较佳实施例中，所述收集历史产量数据，建立arima模型进行数据差分处理、模型参数确定、拟合和预测，输出橡胶树的健康指标的步骤，包括步骤：
41、收集预设时间段内的历史橡胶树产量数据，并对历史橡胶树产量数据进行差分处理；
42、基于自相关函数acf和偏自相关函数pacf，输出参数p,d,q，其中p是自回归项的阶数，d是差分次数，q是移动平均项的阶数；
43、基于参数p,d,q，拟合输出arima模型；
44、基于arima模型，预测产量；
45、比较预测产量与实际产量的差异，计算相对误差；
46、当相对误差小于5%，且预测产量呈上升趋势，健康评分是高；
47、当相对误差在5%-10%之间，且产量稳定，健康评分是中；
48、当相对误差大于10%，且产量呈下降趋势，健康评分是低。
49、在一较佳实施例中，所述基于预设模糊规则、所述健康指标，定义模糊集，输出割胶周期的步骤，包括步骤：
50、将健康评分划分为三个模糊集：高、中、低；
51、基于隶属度函数，计算模糊集的隶属度；
52、当健康评分是高时，计算其属于高模糊集的隶属度，当隶属度最高，将高模糊集的隶属度设为1，其他两个模糊集的隶属度设为0；
53、当健康评分是中时，计算其属于中模糊集的隶属度，当隶属度最高，将中模糊集的隶属度设为1，其他两个模糊集的隶属度设为0；
54、当健康评分是低时，计算其属于低模糊集的隶属度，当隶属度最高，将低模糊集的隶属度设为1，其他两个模糊集的隶属度设为0；
55、预设模糊规则如下：
56、规则1：当健康评分属于高模糊集，割胶周期是短；
57、规则2：当健康评分属于中模糊集，割胶周期是中等；
58、规则3：当健康评分属于低模糊集，割胶周期是长；
59、基于隶属度和模糊规则，输出每个割胶点的割胶周期。
60、本申请的上述专利技术目的二是通过以下技术方案实现的：
61、一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理系统，包括：
62、收集模块:收集关键数据，所述关键数据包括土壤湿度、ph值、养分含量；
63、处理模块:基于gis软件处理关键数据，生成土壤肥力分布图；
64、第一输出模块:基于遗传算法、土壤肥力分布图，进行种植规划优化，输出最优种植方案；
65、第二输出模块:当输出最优种植方案时，基于gps，输出割胶点和割胶机器起始位置；
66、第三输出模块:基于dijk本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于：所述基于遗传算法、土壤肥力分布图，进行种植规划优化，输出最优种植方案的步骤，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于：所述当输出最优种植方案时，基于GPS，输出割胶点和割胶机器起始位置的步骤，包括步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于：所述基于Dijkstra算法，计算从起始位置到各个割胶点的最短路径，并输出最优路径的步骤，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于：所述收集历史产量数据，建立ARIMA模型进行数据差分处理、模型参数确定、拟合和预测，输出橡胶树的健康指标的步骤，包括步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于：所述基于预设模糊规则、所述健康指标，定义模糊集，输出割胶周期的
7.一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理系统，其特征在于，包括：
8.一种计算机设备，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时实现如权利要求1-6任一项所述一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于：所述基于遗传算法、土壤肥力分布图，进行种植规划优化，输出最优种植方案的步骤，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于：所述当输出最优种植方案时，基于gps，输出割胶点和割胶机器起始位置的步骤，包括步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于：所述基于dijkstra算法，计算从起始位置到各个割胶点的最短路径，并输出最优路径的步骤，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的橡胶生产智能化管理方法，其特征在于：所述收集历史产量数据，建立arim...
【专利技术属性】
技术研发人员：张文梅，廖福保，李蓉，邓会敏，黄锵，宣依娜，
申请(专利权)人：广东农工商职业技术学院农业部华南农垦干部培训中心，
类型：发明
国别省市：
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