本發明采用深度強化學習技術,將糧食庫的狀況檢測與健康情況預測前一周期的預測結果與采集到真實結果進行比較,以差距的大小區間設置獎勵或者懲罰,模型為了得到獎勵,會修正自身以保持預測結果在設置好的獎勵區間內,實現對糧食庫數據的可靠預測。本發明具備一般非線性模型的預測能力強的優點,結合了強化學習的環境反饋能力,將這種能力應用在對未來一定周期的數據預測反饋上,提高了一定周期的糧食庫狀況檢測與健康情況預測數據的高度可靠度。
聲明:
“糧食庫健康狀況預測方法,存儲設備及服務器” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)