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摘要：本发明公开了一种农产品热力分析决策支持方法与系统，属于数据处理技术领域，包括：收集农产品数据，利用机器学习技术自动化清洗和修复数据，使用改进的聚类算法对农产品进行分类和标签化，基于标签化数据，构建农产品热力分析模型，得到多维数据分析结果，制定农产品经营策略方案，使用对抗性神经网络模拟方案，引入多目标优化算法寻找最佳平衡点，根据最佳平衡点信息对农产品经营策略方案进行动态调整和优化，进行迭代优化，得到最优农产品经营策略方案，引入不确定性分析和风险管理，实施实时反馈机制，收集现场数据并与预测数据对比，根据对比结果动态调整农产品经营策略方案，实现闭环优化，提高了农产品经营策略方案的有效性和市场竞争力。

主权项：1.一种农产品热力分析决策支持方法，其特征在于，包括：步骤S1：收集农产品数据，利用机器学习技术对农产品数据进行自动化清洗和修复，并使用改进的聚类算法对农产品进行分类和标签化；步骤S2：基于标签化后的数据，利用多维时空热力分析策略构建农产品热力分析模型，得到多维数据分析结果，根据多维数据分析结果，制定不同的农产品经营策略方案；步骤S3：使用对抗性神经网络对制定的农产品经营策略方案进行模拟，引入多目标优化算法，找到最佳平衡点，并根据最佳平衡点信息对农产品经营策略方案进行动态调整和优化；步骤S4：对步骤S3进行迭代优化，得到最优经营策略，在策略实施阶段引入不确定性分析和风险管理，实施实时反馈机制，利用物联网技术收集现场的实际数据，并与预测数据进行实时对比，根据对比结果动态调整经营策略，实现闭环优化；所述步骤S1的具体步骤包括：S101：收集农产品的生长环境数据、生长周期数据和产量数据，并对收集的数据进行融合、清洗和修复，设定清洗和修复后的数据为X＝{x1,...,xi}，其中，xi表示第i个农产品数据，i表示农产品数据的数量；S102：从清洗和修复后的数据X＝{x1,...,xi}中选择聚类特征Y＝{y1,...,ym}，ym表示第m个聚类特征，m表示聚类特征的数量；S103：定义优化目标函数，设定约束区域为[A,B]，聚类特征类别数量阈值为l，优化目标函数公式为： 其中，S表示优化目标函数，n表示第n个聚类特征，Xn表示第n类聚类特征所属的数据点集合，xj表示第j个农产品数据，βn表示聚类后第n个聚类特征类别的中心点，η表示约束条件控制强度参数，表示聚类特征类别数量约束强度参数，m表示聚类特征类别的数量；S104：根据优化目标函数S，对Y＝{y1,...,ym}进行重新聚类得到聚类特征集合Y′＝{y1′,...,y′m′}，并根据Y′＝{y1′,...,y′m′}，使用自然语言描述为每个农产品类别生成标签，并将生成的标签与对应的农产品数据进行映射，得到标签化后的农产品数据X′＝{x1′,...,xi′}，其中，y′m′表示第m′个新的聚类特征，m′表示新的聚类特征类别的数量，xi′表示第i个标签化后的农产品数据；所述步骤S2中多维时空热力分析策略的具体步骤包括：S201：将标签化后的农产品数据X′＝{x1′,...,xi′}与时空信息进行整合，形成多维度时空数据集k表示多维度时空数据的数量；S202：选择数据可视化工具作为热力图工具，设定热力图的参数和显示方式，将导入热力图工具，构建农产品热力分析模型；S203：利用热力图展示农产品在不同时间、不同地点的生长经营分布情况，结合标签信息，通过交互式探索，发现潜在的生长热点和冷点；所述步骤S3的具体步骤包括：S301：初始化生成器和判别器的权重W和偏置α，确定损失函数L和优化器，根据W、α、L参数构建对抗性神经网络模型，并对对抗性神经网络模型进行迭代训练，通过更新后的判别器的权重W′，识别真实的农产品经营策略方案和生成器生成的方案，公式为： 其中，pj表示多维度时空数据为x′j时的概率，pr表示噪声zr的概率，表示对抗性神经网络模型对多维度时空数据x′j的类别预测值，zr表示噪声，表示对抗性神经网络模型对噪声zr的预测值，r表示第r个噪声的序号，q表示噪声数量；S302：根据确定多个优化目标，将多个优化目标转化为数学形式，构建多目标优化问题，并根据多目标优化策略求解多目标优化问题，得到多目标优化算法，多目标优化算法的公式为：Fx′j＝f1x′j,...,fh1x′j 其中，Fx′j表示由h1个目标函数组成的目标向量，gh2xj′和Gh3xj′分别表示不等式约束和等式约束条件，h和h′表示不等式约束和等式约束条件的数量，|·|表示取整，x′min、x′max表示x′j取值的边界值，Fx′j|t表示Fx′j随时间t变化，F′x′j表示Fx′j的时间变量；S303：将对抗性神经网络生成的农产品经营策略方案作为输入，运行多目标优化算法，得到多目标之间取得平衡的解集，通过筛选获取最佳平衡解集，得到最终的农产品经营策略方案；S304：实施最终的农产品经营策略方案，评估农产品经营策略方案的有效性，并将反馈数据纳入对抗性神经网络的训练过程，更新模型参数，重复S302-S304，不断迭代优化农产品经营策略方案；所述步骤S4中引入不确定性分析和风险管理的具体步骤包括：S401：识别影响农产品经营策略方案的不确定性因素，使用概率分布对不确定性因素进行量化评估；S402：根据不确定性分析结果，识别潜在的风险点，并评估响程度；S403：针对每个风险点，建立风险预警机制并制定应急预案，在策略实施过程中，持续监控风险状况，根据实际情况动态调整应对措施。

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