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申请/专利权人：贵州轻工职业技术学院

摘要：本申请公开了一种基于智能传感器网络的酒库环境监控与管理应用系统，所述系统包括：传感器网络单元用于部署传感器网络采集酒库环境参数，采用多尺度时序数据融合算法处理不同时间尺度的数据；动态环境分析单元用于基于动态环境影响因子分析模型计算环境对酒品质量的影响程度，结合历史数据和当前状态预测质量变化趋势；自适应校正单元用于利用质量预测误差自适应校正机制，根据预测误差更新动态环境影响因子分析模型和多尺度时序数据融合算法参数，依据调整后的模型重新评估环境状况并生成优化方案。通过本申请的方案，能够解决酒库环境因素对酒品质量影响难以精确量化和预测的技术问题。

主权项：1.一种基于智能传感器网络的酒库环境监控与管理应用系统，其特征在于，包括：传感器网络单元、动态环境分析单元和自适应校正单元；其中，所述传感器网络单元用于部署传感器网络采集酒库环境参数，采用多尺度时序数据融合算法处理不同时间尺度的数据，以将融合后的数据输入动态环境影响因子分析模型进行处理；其中包括：在酒库环境中布设多种传感器，采集包括温度、湿度、光照、气压和或空气质量的环境参数，所述传感器通过无线通信协议组网；将采集的传感器数据按照多个时间尺度进行划分，并对数据进行预处理，包括数据清洗、标准化和异常值去除；将预处理后的多尺度传感器数据输入数据融合算法，通过自适应权重计算融合短期数据波动、长期数据趋势和周期性变化；其中，将预处理后的多尺度传感器数据输入数据融合算法，通过自适应权重计算融合短期数据波动、长期数据趋势和周期性变化，包括：，其中，表示融合后的数据，表示当前时间，表示平衡因子，表示短期数据序列，表示短期数据的权重，表示短期数据的衰减因子，表示短期数据的时间戳，表示长期数据序列，表示长期数据的权重，表示长期数据的衰减因子，表示长期数据的时间戳，表示中期数据序列，表示中期数据的权重，表示周期因子，表示中期数据的时间戳，i,j,k表示分别为短期、长期和中期数据的索引；所述动态环境分析单元用于基于动态环境影响因子分析模型计算环境对酒品质量的影响程度，结合历史数据和当前状态预测质量变化趋势，将预测结果与实际检测结果比对，触发质量预测误差自适应校正机制；其中包括：基于动态环境影响因子分析模型，计算多个环境参数对酒品质量的综合影响，得到当前时刻的酒品质量指数；利用时间序列预测模型，预测目标时间内环境参数的变化趋势，并通过蒙特卡洛模拟生成多种环境变化路径；将模拟得到的环境变化路径代入动态环境影响因子分析模型，计算对应的质量指数序列，并进行统计分析，得出质量变化的期望趋势和置信区间；将预测得到的质量变化趋势与实际检测结果进行比对，以触发质量预测误差自适应校正机制；其中，基于动态环境影响因子分析模型，计算多个环境参数对酒品质量的综合影响，得到当前时刻的酒品质量指数，包括：，其中，表示时刻的酒品质量指数，表示第i个环境因子在t时刻的值，表示第i个环境因子的基础权重，表示描述第i个环境因子周期性影响的参数，表示第j个环境因子的变化率对质量的影响，表示第j个环境因子变化率影响的权重，表示第j个环境因子影响的衰减系数，表示第k个环境因子的累积效应，表示第k个环境因子累积效应的权重，表示误差项；所述自适应校正单元用于利用质量预测误差自适应校正机制，根据预测误差更新动态环境影响因子分析模型和多尺度时序数据融合算法参数，依据调整后的模型重新评估环境状况并生成优化方案。

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