CN115511417A - 一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统及监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统及监控方法，涉及储备粮监控技术领域，解决了现有技术中，储备粮存储过程中无法合理调度，以至于储备粮的存储效率低的技术问题，将储备粮的使用调度进行监测，判断储备粮的使用调度是否合格，从而防止储备粮使用调度不合格导致储备粮的使用效率低，在需储备粮调度时无粮可调，造成粮食存储的效率低，且管控力度不合格，加强储备粮调度监测有利于提高了储备粮的存储意义，降低粮食短缺的风险；将储备粮的存储风险进行分析预测，判断储备粮当前存储状态，从而根据储备粮需求进行提前预留，保证储备粮的实时存储量，提高了储备粮的运行效率。

Description

一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统及监控方法

技术领域

本发明涉及储备粮监控技术领域，具体为一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统及监控方法。

背景技术

储备粮，是指储备的用于调节社会粮食供求总量，稳定粮食市场，以及应对重大自然灾害或者其他突发事件等情况的粮食；其储备粮的存储监控至关重要。

但是在现有技术中，储备粮存储过程中无法合理调度，以至于储备粮的存储效率低，且存在粮食变质的风险；同时无法将储备粮的存储进行准确预测，以至于造成储备粮的存储风险增加。

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统及监控方法，将仓库内存储的储备粮进行类型分析，根据类型分析合理进行储备粮调度，防止储备粮存储出现风险影响储备粮的存储质量，降低了储备粮的可用性，同时针对储备粮的类型，提高了仓库存储的工作效率；通过非储备粮的存储分析判断非储备粮的存储类型，以至于提高非储备粮调度的准确性，最大限度的降低了非储备粮存储风险，同时能够合理进行调度，提高仓储内粮食的实时监控效率。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统，包括服务器，服务器通讯连接有：

储备粮类型分析单元，用于将仓库内存储的储备粮进行类型分析，根据类型分析合理进行储备粮调度，通过分析生成长时存放信号和短时存放信号，并将其和对应储备粮类型发送至存储调度单元；

非储备粮存储分析单元，用于将仓库内非储备粮进行存储分析，通过非储备粮的存储分析判断非储备粮的存储类型，通过分析将非储备粮的类型划分为快出快进类型、快出慢进类型、慢出快进类型以及慢出慢进类型，并将其对应各个类型发送至存储调度单元；

存储调度单元接收到非储备粮类型和储备粮类型后，进行仓库内粮食调度，将与储备粮种类一致的非储备粮标记为储备粮的可调度粮食；当短时存放的储备粮的平均存储时长超过平均存储时长阈值时，将快出慢进类型的可调度粮食作为首选调度类型，即将储备粮以非储备粮的形式进行出库，并进行储备粮填充以保证对应类型的储备粮存储质量；当长时存放的储备粮量超过存储量阈值时，则将快出快进类型的可调度粮食作为首选调度类型，保证储备粮存储量恒定；

储备粮调度监测单元，用于将储备粮的使用调度进行监测，判断储备粮的使用调度是否合格，通过分析仓库内储备粮调度监测分析系数，根据储备粮调度监测分析系数比较生成调度异常信号和调度正常信号，并将其发送至服务器；

储备粮存储风险预测单元，用于将储备粮的存储风险进行分析预测，判断储备粮当前存储状态，通过存储状态分析将仓库内粮食存储进行控制。

作为本发明的一种优选实施方式，储备粮类型分析单元的运行过程如下：

采集到仓库内储备粮存储的平均时长以及存储时间超过平均时长后储备粮的可用率，并将仓库内储备粮存储的平均时长以及存储时间超过平均时长后储备粮的可用率分别与平均时长阈值和可用率阈值进行比较：

若仓库内储备粮存储的平均时长超过平均时长阈值，且存储时间超过平均时长后储备粮的可用率超过可用率阈值，则判定当前储备粮可长时间存放，生成长时存放信号并将长时存放信号和对应储备粮类型发送至存储调度单元；若仓库内储备粮存储的平均时长未超过平均时长阈值，或者存储时间超过平均时长后储备粮的可用率未超过可用率阈值，则判定当前储备粮不可长时间存放，生成短时存放信号并将短时存放信号和对应储备粮类型发送至存储调度单元。

作为本发明的一种优选实施方式，非储备粮存储分析单元的运行过程如下：

采集到仓库内非储备粮的平均出库频率以及出库后非储备粮入库最低需求时长，并将仓库内非储备粮的平均出库频率以及出库后非储备粮入库最低需求时长分别与出库频率阈值和最低需求时长阈值进行比较：

若仓库内非储备粮的平均出库频率超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长未超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为快出快进类型；若仓库内非储备粮的平均出库频率超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为快出慢进类型；若仓库内非储备粮的平均出库频率未超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为慢出快进类型；若仓库内非储备粮的平均出库频率未超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长未超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为慢出慢进类型。

作为本发明的一种优选实施方式，储备粮调度监测单元的运行过程如下：

采集到仓库内储备粮使用过程中非储备粮的现存量以及非储备粮的入库速度与出库速度的减少量，并将仓库内储备粮使用过程中非储备粮的现存量以及非储备粮的入库速度与出库速度的减少量分别标记为XCL和SCC；采集到仓库内储备粮使用过程中储备粮出库速度的最大浮动值，并将仓库内储备粮使用过程中储备粮出库速度的最大浮动值标记为FDZ；

通过公式

获取到仓库内储备粮调度监测分析系数X，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为0.986；

将仓库内储备粮调度监测分析系数X与调度监测分析系数阈值进行比较：

若仓库内储备粮调度监测分析系数X超过调度监测分析系数阈值，则判定仓库内储备粮的调度使用分析不合格，生成调度异常信号并将调度异常信号发送至服务器；若仓库内储备粮调度监测分析系数X未超过调度监测分析系数阈值，则判定仓库内储备粮的调度使用分析合格，生成调度正常信号并将调度正常信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，储备粮存储风险预测单元的运行过程如下：

采集到仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量以及当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量，并将仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量以及当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量分别与增长速度降低量阈值和多出量阈值进行比较：

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量超过多出量阈值，则判定储备粮的预测为使用需求大，生成及时补充信号并将及时补充信号发送至服务器，服务器接收到及时补充信号后，将仓库内的储备粮储量进行实时添加；

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量未超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量未超过多出量阈值，则判定储备粮的预测为使用需求小，生成控制补充信号并将控制补充信号发送至服务器，服务器接收到控制补充信号后，将仓库内储备粮的储量进行实时控制；

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量未超过多出量阈值，则判定非储备粮的存储不合格，生成非储备粮补充信号并将非储备粮补充信号发送至服务器，服务器接收到非储备粮补充信号后，将仓库内实时非储备粮进行补充；

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量未超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量超过多出量阈值，则判定粮食收成量不合格，生成存储控制信号并将存储控制信号发送至服务器，服务器接收到存储控制信号后，将仓库内的储备粮进行优先存储后，将非储备粮的存储量进行降低。

作为本发明的一种优选实施方式，一种基于大数据的储备粮实时监控方法，具体监控方法步骤如下：

步骤一、将仓库内存储的储备粮进行类型分析，根据类型分析合理进行储备粮调度，通过分析将储备粮划分为长时存放和短时存放两种类型；

步骤二、仓库内非储备粮进行存储分析，通过非储备粮的存储分析判断非储备粮的存储类型，通过分析将非储备粮的类型划分为快出快进类型、快出慢进类型、慢出快进类型以及慢出慢进类型；

步骤三、进行仓库内粮食调度，当短时存放的储备粮的平均存储时长超过平均存储时长阈值时，将快出慢进类型的可调度粮食作为首选调度类型，即将储备粮以非储备粮的形式进行出库，并进行储备粮填充以保证对应类型的储备粮存储质量；当长时存放的储备粮量超过存储量阈值时，则将快出快进类型的可调度粮食作为首选调度类型；

步骤四、将储备粮的使用调度进行监测，判断储备粮的使用调度是否合格，通过分析仓库内储备粮调度监测分析系数，根据储备粮调度监测分析系数比较判断储备粮调度是否合格；

步骤五、将储备粮的存储风险进行分析预测，判断储备粮当前存储状态，通过存储状态分析将仓库内粮食存储进行控制。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，将仓库内存储的储备粮进行类型分析，根据类型分析合理进行储备粮调度，防止储备粮存储出现风险影响储备粮的存储质量，降低了储备粮的可用性，同时针对储备粮的类型，提高了仓库存储的工作效率；通过非储备粮的存储分析判断非储备粮的存储类型，以至于提高非储备粮调度的准确性，最大限度的降低了非储备粮存储风险，同时能够合理进行调度，提高仓储内粮食的实时监控效率；

2、本发明中，将储备粮的使用调度进行监测，判断储备粮的使用调度是否合格，从而防止储备粮使用调度不合格导致储备粮的使用效率低，在需储备粮调度时无粮可调，造成粮食存储的效率低，且管控力度不合格，加强储备粮调度监测有利于提高了储备粮的存储意义，降低粮食短缺的风险；将储备粮的存储风险进行分析预测，判断储备粮当前存储状态，从而根据储备粮需求进行提前预留，保证储备粮的实时存储量，提高了储备粮的运行效率，防止在粮食需求过高时储备粮仍无法满足需求，造成粮食短缺的现象发生，同时根据需求也可控制储备粮存储量，防止储备粮存储量过大，导致粮食存在变质的风险。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统及监控方法的原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统，包括服务器，服务器通讯连接有存储调度单元、储备粮调度监测单元以及储备粮存储风险预测单元，其中，存储调度单元通讯连接有储备粮类型分析单元和非储备粮存储分析单元；

服务器生成存储调度信号并将存储调度信号发送至存储调度单元，存储调度单元接收到存储调度信号后，生成储备粮类型分析信号和非储备粮存储分析信号，并将储备粮类型分析信号和非储备粮存储分析信号分别发送至储备粮类型分析单元和非储备粮存储分析单元；

储备粮类型分析单元接收到储备粮类型分析信号后，将仓库内存储的储备粮进行类型分析，根据类型分析合理进行储备粮调度，防止储备粮存储出现风险影响储备粮的存储质量，降低了储备粮的可用性，同时针对储备粮的类型，提高了仓库存储的工作效率；

采集到仓库内储备粮存储的平均时长以及存储时间超过平均时长后储备粮的可用率，并将仓库内储备粮存储的平均时长以及存储时间超过平均时长后储备粮的可用率分别与平均时长阈值和可用率阈值进行比较：

若仓库内储备粮存储的平均时长超过平均时长阈值，且存储时间超过平均时长后储备粮的可用率超过可用率阈值，则判定当前储备粮可长时间存放，生成长时存放信号并将长时存放信号和对应储备粮类型发送至存储调度单元；

若仓库内储备粮存储的平均时长未超过平均时长阈值，或者存储时间超过平均时长后储备粮的可用率未超过可用率阈值，则判定当前储备粮不可长时间存放，生成短时存放信号并将短时存放信号和对应储备粮类型发送至存储调度单元；

非储备粮存储分析单元接收到非储备粮存储分析信号后，将仓库内非储备粮进行存储分析，通过非储备粮的存储分析判断非储备粮的存储类型，以至于提高非储备粮调度的准确性，最大限度的降低了非储备粮存储风险，同时能够合理进行调度，提高仓储内粮食的实时监控效率；

采集到仓库内非储备粮的平均出库频率以及出库后非储备粮入库最低需求时长，并将仓库内非储备粮的平均出库频率以及出库后非储备粮入库最低需求时长分别与出库频率阈值和最低需求时长阈值进行比较：

若仓库内非储备粮的平均出库频率超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长未超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为快出快进类型；

若仓库内非储备粮的平均出库频率超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为快出慢进类型；

若仓库内非储备粮的平均出库频率未超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为慢出快进类型；

若仓库内非储备粮的平均出库频率未超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长未超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为慢出慢进类型；

并将非储备粮的各个类型发送至存储调度单元；

存储调度单元接收到非储备粮类型和储备粮类型后，进行仓库内粮食调度，有利于提高了仓库内粮食存贮效率，降低了粮食存储出现堆积或者缺乏的风险；

将与储备粮种类一致的非储备粮标记为储备粮的可调度粮食；当短时存放的储备粮的平均存储时长超过平均存储时长阈值时，将快出慢进类型的可调度粮食作为首选调度类型，即将储备粮以非储备粮的形式进行出库，并进行储备粮填充以保证对应类型的储备粮存储质量；

当长时存放的储备粮量超过存储量阈值时，则将快出快进类型的可调度粮食作为首选调度类型，保证储备粮存储量恒定；

服务器生成储备粮调度监测信号并将储备粮调度监测信号发送至储备粮调度监测单元，储备粮调度监测单元接收到储备粮调度监测信号后，将储备粮的使用调度进行监测，判断储备粮的使用调度是否合格，从而防止储备粮使用调度不合格导致储备粮的使用效率低，在需储备粮调度时无粮可调，造成粮食存储的效率低，且管控力度不合格，加强储备粮调度监测有利于提高了储备粮的存储意义，降低粮食短缺的风险；

采集到仓库内储备粮使用过程中非储备粮的现存量以及非储备粮的入库速度与出库速度的减少量，并将仓库内储备粮使用过程中非储备粮的现存量以及非储备粮的入库速度与出库速度的减少量分别标记为XCL和SCC；采集到仓库内储备粮使用过程中储备粮出库速度的最大浮动值，并将仓库内储备粮使用过程中储备粮出库速度的最大浮动值标记为FDZ；

通过公式

获取到仓库内储备粮调度监测分析系数X，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为0.986；

将仓库内储备粮调度监测分析系数X与调度监测分析系数阈值进行比较：

若仓库内储备粮调度监测分析系数X超过调度监测分析系数阈值，则判定仓库内储备粮的调度使用分析不合格，生成调度异常信号并将调度异常信号发送至服务器，服务器接收到调度异常信号后，将储备粮的实时调度速度进行控制，且在储备粮调度的同时保证储备粮的余量未低至余量阈值以下；

若仓库内储备粮调度监测分析系数X未超过调度监测分析系数阈值，则判定仓库内储备粮的调度使用分析合格，生成调度正常信号并将调度正常信号发送至服务器；

服务器接收到调度正常信号后，生成储备粮存储风险预测信号并将储备粮存储风险预测信号发送至储备粮存储风险预测单元，储备粮存储风险预测单元接收到储备粮存储风险预测信号后，将储备粮的存储风险进行分析预测，判断储备粮当前存储状态，从而根据储备粮需求进行提前预留，保证储备粮的实时存储量，提高了储备粮的运行效率，防止在粮食需求过高时储备粮仍无法满足需求，造成粮食短缺的现象发生，同时根据需求也可控制储备粮存储量，防止储备粮存储量过大，导致粮食存在变质的风险；

采集到仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量以及当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量，并将仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量以及当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量分别与增长速度降低量阈值和多出量阈值进行比较：

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量超过多出量阈值，则判定储备粮的预测为使用需求大，生成及时补充信号并将及时补充信号发送至服务器，服务器接收到及时补充信号后，将仓库内的储备粮储量进行实时添加；

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量未超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量未超过多出量阈值，则判定储备粮的预测为使用需求小，生成控制补充信号并将控制补充信号发送至服务器，服务器接收到控制补充信号后，将仓库内储备粮的储量进行实时控制；

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量未超过多出量阈值，则判定非储备粮的存储不合格，生成非储备粮补充信号并将非储备粮补充信号发送至服务器，服务器接收到非储备粮补充信号后，将仓库内实时非储备粮进行补充；

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量未超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量超过多出量阈值，则判定粮食收成量不合格，生成存储控制信号并将存储控制信号发送至服务器，服务器接收到存储控制信号后，将仓库内的储备粮进行优先存储后，将非储备粮的存储量进行降低，防止市场内粮食流通量不足。

一种基于大数据的储备粮实时监控方法，具体监控方法步骤如下：

步骤一、将仓库内存储的储备粮进行类型分析，根据类型分析合理进行储备粮调度，通过分析将储备粮划分为长时存放和短时存放两种类型；

步骤二、仓库内非储备粮进行存储分析，通过非储备粮的存储分析判断非储备粮的存储类型，通过分析将非储备粮的类型划分为快出快进类型、快出慢进类型、慢出快进类型以及慢出慢进类型；

步骤三、进行仓库内粮食调度，当短时存放的储备粮的平均存储时长超过平均存储时长阈值时，将快出慢进类型的可调度粮食作为首选调度类型，即将储备粮以非储备粮的形式进行出库，并进行储备粮填充以保证对应类型的储备粮存储质量；当长时存放的储备粮量超过存储量阈值时，则将快出快进类型的可调度粮食作为首选调度类型；

步骤四、将储备粮的使用调度进行监测，判断储备粮的使用调度是否合格，通过分析仓库内储备粮调度监测分析系数，根据储备粮调度监测分析系数比较判断储备粮调度是否合格；

步骤五、将储备粮的存储风险进行分析预测，判断储备粮当前存储状态，通过存储状态分析将仓库内粮食存储进行控制。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；

本发明在使用时，通过储备粮类型分析单元将仓库内存储的储备粮进行类型分析，根据类型分析合理进行储备粮调度，通过分析生成长时存放信号和短时存放信号，并将其和对应储备粮类型发送至存储调度单元；通过非储备粮存储分析单元将仓库内非储备粮进行存储分析，通过非储备粮的存储分析判断非储备粮的存储类型，通过分析将非储备粮的类型划分为快出快进类型、快出慢进类型、慢出快进类型以及慢出慢进类型，并将其对应各个类型发送至存储调度单元；存储调度单元接收到非储备粮类型和储备粮类型后，进行仓库内粮食调度，将与储备粮种类一致的非储备粮标记为储备粮的可调度粮食；通过储备粮调度监测单元将储备粮的使用调度进行监测，判断储备粮的使用调度是否合格，通过分析仓库内储备粮调度监测分析系数，根据储备粮调度监测分析系数比较生成调度异常信号和调度正常信号，并将其发送至服务器；通过储备粮存储风险预测单元将储备粮的存储风险进行分析预测，判断储备粮当前存储状态，通过存储状态分析将仓库内粮食存储进行控制。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统，其特征在于，包括服务器，服务器通讯连接有：

储备粮类型分析单元，用于将仓库内存储的储备粮进行类型分析，根据类型分析合理进行储备粮调度，通过分析生成长时存放信号和短时存放信号，并将其和对应储备粮类型发送至存储调度单元；

非储备粮存储分析单元，用于将仓库内非储备粮进行存储分析，通过非储备粮的存储分析判断非储备粮的存储类型，通过分析将非储备粮的类型划分为快出快进类型、快出慢进类型、慢出快进类型以及慢出慢进类型，并将其对应各个类型发送至存储调度单元；

存储调度单元接收到非储备粮类型和储备粮类型后，进行仓库内粮食调度，将与储备粮种类一致的非储备粮标记为储备粮的可调度粮食；当短时存放的储备粮的平均存储时长超过平均存储时长阈值时，将快出慢进类型的可调度粮食作为首选调度类型，即将储备粮以非储备粮的形式进行出库，并进行储备粮填充以保证对应类型的储备粮存储质量；当长时存放的储备粮量超过存储量阈值时，则将快出快进类型的可调度粮食作为首选调度类型，保证储备粮存储量恒定；

储备粮调度监测单元，用于将储备粮的使用调度进行监测，判断储备粮的使用调度是否合格，通过分析仓库内储备粮调度监测分析系数，根据储备粮调度监测分析系数比较生成调度异常信号和调度正常信号，并将其发送至服务器；

储备粮存储风险预测单元，用于将储备粮的存储风险进行分析预测，判断储备粮当前存储状态，通过存储状态分析将仓库内粮食存储进行控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统，其特征在于，储备粮类型分析单元的运行过程如下：

采集到仓库内储备粮存储的平均时长以及存储时间超过平均时长后储备粮的可用率，并将仓库内储备粮存储的平均时长以及存储时间超过平均时长后储备粮的可用率分别与平均时长阈值和可用率阈值进行比较：

若仓库内储备粮存储的平均时长超过平均时长阈值，且存储时间超过平均时长后储备粮的可用率超过可用率阈值，则判定当前储备粮可长时间存放，生成长时存放信号并将长时存放信号和对应储备粮类型发送至存储调度单元；若仓库内储备粮存储的平均时长未超过平均时长阈值，或者存储时间超过平均时长后储备粮的可用率未超过可用率阈值，则判定当前储备粮不可长时间存放，生成短时存放信号并将短时存放信号和对应储备粮类型发送至存储调度单元。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统，其特征在于，非储备粮存储分析单元的运行过程如下：

采集到仓库内非储备粮的平均出库频率以及出库后非储备粮入库最低需求时长，并将仓库内非储备粮的平均出库频率以及出库后非储备粮入库最低需求时长分别与出库频率阈值和最低需求时长阈值进行比较：

若仓库内非储备粮的平均出库频率超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长未超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为快出快进类型；若仓库内非储备粮的平均出库频率超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为快出慢进类型；若仓库内非储备粮的平均出库频率未超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为慢出快进类型；若仓库内非储备粮的平均出库频率未超过出库频率阈值，且出库后非储备粮入库最低需求时长未超过最低需求时长阈值，则将对应非储备粮的类型设置为慢出慢进类型。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统，其特征在于，储备粮调度监测单元的运行过程如下：

采集到仓库内储备粮使用过程中非储备粮的现存量以及非储备粮的入库速度与出库速度的减少量，并将仓库内储备粮使用过程中非储备粮的现存量以及非储备粮的入库速度与出库速度的减少量分别标记为XCL和SCC；采集到仓库内储备粮使用过程中储备粮出库速度的最大浮动值，并将仓库内储备粮使用过程中储备粮出库速度的最大浮动值标记为FDZ；

通过公式

获取到仓库内储备粮调度监测分析系数X，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为0.986；

将仓库内储备粮调度监测分析系数X与调度监测分析系数阈值进行比较：

若仓库内储备粮调度监测分析系数X超过调度监测分析系数阈值，则判定仓库内储备粮的调度使用分析不合格，生成调度异常信号并将调度异常信号发送至服务器；若仓库内储备粮调度监测分析系数X未超过调度监测分析系数阈值，则判定仓库内储备粮的调度使用分析合格，生成调度正常信号并将调度正常信号发送至服务器。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的储备粮实时监测管控系统，其特征在于，储备粮存储风险预测单元的运行过程如下：

采集到仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量以及当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量，并将仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量以及当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量分别与增长速度降低量阈值和多出量阈值进行比较：

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量超过多出量阈值，则判定储备粮的预测为使用需求大，生成及时补充信号并将及时补充信号发送至服务器，服务器接收到及时补充信号后，将仓库内的储备粮储量进行实时添加；

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量未超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量未超过多出量阈值，则判定储备粮的预测为使用需求小，生成控制补充信号并将控制补充信号发送至服务器，服务器接收到控制补充信号后，将仓库内储备粮的储量进行实时控制；

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量未超过多出量阈值，则判定非储备粮的存储不合格，生成非储备粮补充信号并将非储备粮补充信号发送至服务器，服务器接收到非储备粮补充信号后，将仓库内实时非储备粮进行补充；

若仓库内非储备粮的储量增长速度的降低量未超过增长速度降低量阈值，且当前时间段预计粮食产量与实际粮食产量的多出量超过多出量阈值，则判定粮食收成量不合格，生成存储控制信号并将存储控制信号发送至服务器，服务器接收到存储控制信号后，将仓库内的储备粮进行优先存储后，将非储备粮的存储量进行降低。

6.一种基于大数据的储备粮实时监控方法，其特征在于，具体监控方法步骤如下：

步骤一、将仓库内存储的储备粮进行类型分析，根据类型分析合理进行储备粮调度，通过分析将储备粮划分为长时存放和短时存放两种类型；

步骤二、仓库内非储备粮进行存储分析，通过非储备粮的存储分析判断非储备粮的存储类型，通过分析将非储备粮的类型划分为快出快进类型、快出慢进类型、慢出快进类型以及慢出慢进类型；

步骤三、进行仓库内粮食调度，当短时存放的储备粮的平均存储时长超过平均存储时长阈值时，将快出慢进类型的可调度粮食作为首选调度类型，即将储备粮以非储备粮的形式进行出库，并进行储备粮填充以保证对应类型的储备粮存储质量；当长时存放的储备粮量超过存储量阈值时，则将快出快进类型的可调度粮食作为首选调度类型；

步骤四、将储备粮的使用调度进行监测，判断储备粮的使用调度是否合格，通过分析仓库内储备粮调度监测分析系数，根据储备粮调度监测分析系数比较判断储备粮调度是否合格；

步骤五、将储备粮的存储风险进行分析预测，判断储备粮当前存储状态，通过存储状态分析将仓库内粮食存储进行控制。

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