【摘 要】
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针对粮情数据冗杂、互不联通、缺乏分析的现状,将大数据分析技术应用于粮情检测,利用Hadoop等数据分析平台实现对大数据的存储管理,借助聚类算法对粮情进行数据挖掘。实验中
【基金项目】
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国家重大科技专项项目资助:“北粮南运”散粮集装箱物流信息追溯技术与平台研发及示范(2018YFD0401404),河南省科技厅自然科学项目河南工业大学博士基金项目(2017BS034)。
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针对粮情数据冗杂、互不联通、缺乏分析的现状,将大数据分析技术应用于粮情检测,利用Hadoop等数据分析平台实现对大数据的存储管理,借助聚类算法对粮情进行数据挖掘。实验中对小麦在同一时间不同位置测得的粮堆温度数据采用K⁃means聚类算法,得出不同分群之间温度特征有很大不同,依此建立粮食分析预警模型。通过聚类思想将粮食温度数据分群分析,为粮情检测提供了新思路。为了粮情大数据分析的准确性,建议对粮情数据进行多渠道、多来源收集,建立统一的粮情数据标准,让粮食大数据往更加精细化、全面化发展,能够使大数据技术应用在
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