[0001] 本申请涉及管理领域，尤其涉及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。

[0002] 酒库环境监控与管理已成为酿酒行业中至关重要的一环，其与酒品质量、储存寿命以及最终产品的口感和价值密切相关。酒库环境的稳定性直接影响着酒的陈化过程，进而决定了酒的品质和市场价值。然而，并非所有酒库都能维持理想的环境条件，这就引出了精确环境控制型酒库和粗放管理型酒库的概念。精确环境控制型酒库能够严格控制温度、湿度、光照等关键参数，而粗放管理型酒库则可能存在环境波动和不稳定性。精确环境控制型酒库和粗放管理型酒库的区分涉及评估酒库在环境管理水平上的差异。精确环境控制型酒库尽管投资成本较高，但能够为酒品提供最佳的陈化条件，最小化环境波动带来的负面影响；粗放管理型酒库则可能面临环境不稳定、酒品质量波动等问题。因此，酒库环境的精确监控与管理对于保证酒品质量、提高产品价值和降低损耗率尤为重要，有助于提升酿酒企业的竞争力和经济效益。当前，酒库环境监控与管理方法主要基于温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等参数的实时监测，以及定期的人工巡检和抽样检测。这些方法虽然在一定程度上有效，但存在一定的局限性，比如难以全面捕捉环境因素之间的复杂交互作用，以及环境变化对酒品质量的长期累积效应。此外，传统的监控系统通常是被动响应式的，难以预测潜在的环境问题并采取主动预防措施。

[0003] 近年来，随着物联网和人工智能技术的进步，智能化的酒库环境监控与管理系统逐渐受到关注。这些系统通过部署大量传感器，实时采集多维度的环境数据，并利用机器学习算法分析这些数据，以识别潜在的环境异常和预测未来趋势。然而，现有的智能监控系统仍然存在一些问题。首先，大多数系统仅关注单一或少数几个环境参数，忽视了多因素之间的复杂交互作用。其次，这些系统通常采用固定的阈值或简单的统计模型来判断环境异常，难以适应不同酒种和陈化阶段的特殊需求。再者，现有系统往往缺乏对环境变化与酒品质量之间关系的深入分析，难以提供精确的质量预测和管理建议。

[0004] 因此，亟需一种技术方案，从而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。

[0014] 现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。

[0015] 本领域技术人员可以理解，本申请实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。还应理解，在本申请实施例中，“多个”可以指两个或两个以上，“至少一个”可以指一个、两个或两个以上。还应理解，对于本申请实施例中提及的任一部件、数据或结构，在没有明确限定或者在前后文给出相反启示的情况下，一般可以理解为一个或多个。另外，本申请中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本申请中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系还应理解，本申请对各个实施例的描述着重强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以相互参考，为了简洁，不再一一赘述。

[0016] 同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可以不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

[0017] 为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0018] 图1为本申请实施例提供的一种基于智能传感器网络的酒库环境监控与管理系统的示意框图。需要理解的是，图中所示系统是示例性而非限制性的。这意味着所涉及的系统架构并不受限于特定的形式或设计，而是作为示例来呈现。换言之，图中展示的架构可以被视为一种表达方式，用以清晰地描述相关概念和关系，并不排斥其他形式的架构。因此，在解释所述图片中架构时，应当理解该模型具有灵活性和多样性，其目的在于提供一种示例性描述，而非对特定形式的限制性规定。

[0019] 本申请披露了一种基于智能传感器网络的酒库环境监控与管理系统，包括：传感器网络单元101、动态环境分析单元102和自适应校正单元103；其中，所述传感器网络单元101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；所述动态环境分析单元102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；所述自适应校正单元103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。接下来将结合图2对本申请方案的具体流程展开说明。

[0020] 图2为本申请实施例提供的一种基于智能传感器网络的酒库环境监控与管理方法的流程示意图。如图2所示，在步骤S201处，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。

[0021] 具体而言，在酒库环境中部署一系列智能传感器来全面监测各项环境参数。温度传感器可以使用PT100铂电阻温度传感器，测量范围‑50°C至150°C，精度±0.1°C。在酒库内每50平方米安装一个，确保温度监测的全面性。湿度传感器可以采用Honeywell HIH‑4000系列电容式湿度传感器，测量范围0‑100%RH，精度±2%RH。与温度传感器配套安装。光照传感器可以选用TSL2561光照传感器，测量范围0.1‑40，000 Lux，在酒库入口、窗户附近等关键位置安装。气压传感器可以使用BMP280气压传感器，测量范围300‑1100hPa，精度±1hPa。在酒库不同高度位置安装，监测气压变化。空气质量传感器可以采用PMS5003颗粒物传感器，监测PM2.5和PM10浓度，在通风口和酒库中心位置安装。这些传感器通过低功耗蓝牙（BLE）或ZigBee协议组网，将数据传输到对应计算单元。

[0022] 为了有效处理不同时间尺度的传感器数据，本申请实施例设计了一种创新的多尺度时序数据融合算法。该算法能够捕捉环境变化对酒品质量的短期和长期影响。算法核心公式如下： ，其中，为融合后的数据， 表示短期数据序列（如小时级数据）， 表示长期数据序列（如
月度数据）， 表示中期数据序列（如周级数据）， 、、 分别为短期、长期和中期数据的权重，为平衡因子，用于调节短长期数据的影响比例，、 为衰减因子，控制短期和长期数据的影响速度， 为周期因子，用于捕捉周期性变化，、、 分别为短期、长期和中期数据的时间戳。

[0023] 该算法的实施步骤如下：数据预处理，对原始传感器数据进行清洗和标准化，去除异常值和噪声。时间尺度划分，将数据按小时、天、周、月等不同时间尺度进行划分。权重计算，使用自适应权重算法动态计算 、、，初始值可通过历史数据分析确定。参数优化，通过粒子群优化算法（PSO）优化 、、 等参数，以最小化融合误差。数据融合，应用核心公式进行多尺度数据融合，得到综合环境指标S(t)。结果验证，将融合结果与实际酒品质量数据进行对比，评估融合效果。

[0024] 在一个实施例中，有以下数据：短期温度数据D1(t) = 25°C（1小时前），长期温度趋势L1(t) = 22°C（过去一个月平均），中期温度波动M1(t) = 2°C（周期性变化）。代入公式（α=0.7，β1=0.6，γ1=0.4，δ1=0.5，λ1=0.1，μ1=0.01，ω1=π/12），计算得到S(t) ≈ 23.8°C，这个融合结果综合考虑了短期波动、长期趋势和周期性变化。

[0025] 当 计 算 资 源 无 法 快 速 响 应 计 算 需 求 时 ，可 以 将 其 简 化 为 ：，其中， 表示融合后t时刻的数据， 表示
短期数据序列，表示第一权重， 表示长期数据序列，表示第二权重，表示平衡因子。

[0026] 在步骤S202处，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。

[0027] 具体而言，本申请实施例构建了一个基于深度学习的动态环境影响因子分析模型，该模型能够实时分析多个环境因素对酒品质量的综合影响。模型核心公式如下：，其中，Q
(t)表示t时刻的酒品质量指数， 表示第i个环境因子在t时刻的值， 为对应的基础权重，、、为描述周期性影响的参数， 表示第j个环境因子的变化率对质量的影响，
为变化率影响的权重，为影响衰减系数， 表示第k个环境因子的累积效应，
为累积效应的权重，为误差项，服从正态分布N(0， σ²)。

[0028] 模型实施步骤包括：数据收集与预处理，收集历史酒品质量数据和对应的环境参数数据，进行数据清洗、标准化和缺失值处理，使用滑动窗口法生成时间序列特征。模型架构设计，输入层各环境因子的当前值、变化率和累积值，隐藏层使用LSTM（长短期记忆网络）捕捉长期依赖关系，引入自注意力层，动态调整不同因子的重要性，输出层预测的酒品质量指数。模型训练，使用Adam优化器，学习率初始设置为0.001，采用批量大小为64的小批量梯度下降法，使用早停法防止过拟合，patience设置为20个epoch，损失函数选择均方根误差（RMSE）。参数优化，使用贝叶斯优化方法调整超参数，如LSTM单元数、隐藏层数等，通过交叉验证确定最佳的ai、bi、ci、dj等参数。模型评估与部署，使用测试集评估模型性能，计算RMSE、MAE和R²等指标，将训练好的模型部署到边缘计算设备，实现实时预测。

[0029] 在一个实施例中，当仅关注温度(F1)、湿度(F2)和光照(F3)三个主要环境参数因子时，某时刻的数据如下：F1(t) = 23°C，  ΔF1(t) = 0.5°C/h， ∫F1(t)dt = 550°C·h；
F2(t) = 60%，  ΔF2(t) = ‑1%/h， ∫F2(t)dt = 1440%·h；
F3(t) = 100lux，  ΔF3(t) = 20lux/h， ∫F3(t)dt = 2400lux·h。

[0030] 代入公式：Q(t) = [0.5 * 23 * (1 + 0.1 * sin(0.2t + 0.5)) + 0.3 * 60 * (1 + 0.05 * sin(0.1t + 0.3)) + 0.2 * 100 * (1 + 0.02 * sin(0.3t + 0.1))] + [0.4 * (0.5 * exp(‑0.01t)) + 0.3 * (‑1 * exp(‑0.02t)) + 0.3 * (20 * exp(‑0.03t))] + [0.1 * log(550) + 0.1 * log(1440) + 0.1 * log(2400)] + ε，计算得到Q(t) ≈ 85.6（当ε ≈ 0），这个质量指数综合考虑了各环境因子的当前值、变化率和累积效应。当计算资源无法快速响应计算需求时，可以将其简化为：
，其中， 表示t时刻的酒品质量指数， 表
示第i个环境参数在t时刻的值， 表示对应的权重， 表示第j个环境因子的变化率
对质量的影响，表示对应的权重，表示误差项。

[0031] 基于动态环境影响因子分析模型，可以预测未来一段时间内的酒品质量变化趋势。预测方法如下：时间序列预测使用ARIMA模型预测未来短期（如24小时）的环境因子变化。蒙特卡洛模拟考虑环境因子的不确定性，进行多次蒙特卡洛模拟，生成可能的环境变化路径。质量指数计算将模拟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。趋势分析对多次模拟结果进行统计分析，得出质量变化的期望趋势和置信区间。

[0032] 预测结果可视化示例：这种预测方法能够为酒库管理人员提供未来质量变化的可能范围，有助于及时调
整环境参数，预防质量下降。

[0033] 在步骤S203处，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。其中包括：通过比较预测质量与实际检测质量，计算质量预测误差，并将所述误差反馈至动态环境影响因子分析模型；基于所述质量预测误差，采用梯度下降法自适应调整模型参数；利用网格搜索或随机搜索方法，定期优化自适应超参数；根据调整后的参数和优化后的超参数，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，以重新评估环境状况并生成优化方案。

[0034] 具体而言，系统定期比较预测质量与实际检测质量，计算误差并反馈给模型。误差计算公式如下： ，其中， 为预测质量， 为实际检测质量。

[0035] 本申请实施例设计了 一种自 适应校正机制，其核心公式如 下：，其中，表示模型参数向量，为
基础学习率，为损失函数，为自适应因子， 和 分别为预测质量和实际质量，为误
差惩罚指数，用于调整误差对学习的影响程度，为时间衰减因子，使得近期误差有更大影响，为自上次更新以来的时间，为正则化系数， 为正则化项，防止过拟合。

[0036] 基于误差反馈，系统采用梯度下降法自适应调整模型参数，也可以简化为调整公式如下： ，其中， 表示更新后的模型参数，表示更新前的模型参数，表示学习率， 表示损失函数梯度，表示自适应因子， 表
示预测质量， 表示实际质量。

[0037] 在一个实施场景中，学习率动态调， ，其中 为初始学习率，为衰减系数。损失函数选择， （均方误差），或  （平均绝对
误差）。自适应因子调整， ，其中 为初始自适应因子，为调整系
数。正则化，  （L2正则化）或  （L1正则化）。超参数优化，使用网格搜索或随机搜索方法定期优化p、γ、ρ等超参数
在一个实施例中，某次预测质量 = 85，实际质量 = 87，当前参数 = 
[0.5， 0.3， 0.2]，代入公式（η = 0.01，λ = 0.1，p = 2，γ = 0.01，t = 7天，ρ = 0.001）：
 = [0.49344， 0.298064， 0.195376]，通过这种方式，系统能够根据预测误差自适应调整模型参数，不断提高预测精度。

[0038] 接下来，基于自适应校正机制，系统会定期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的相关参数。更新频率可根据实际情况进行调整，例如每周或每月进行一次全面更新。更新后，系统会重新评估当前环境状况，并生成优化建议。这些建议可以包括：温湿度控制策略调整、光照管理优化、空气质量改善措施、酒品存储位置调整、检测频率和采样点优化，为了量化优化建议的潜在效果，本申请实施例引入了收益‑成本比（BCR）指标： ，其中， 为预期质量提升，V为单位质量提升的价值，C为实施成本。系统会优先推荐BCR较高的优化措施，以确保资源的有效利用。

[0039] 进一步地，这个过程包括：状态评估，使用更新后的模型重新计算当前的酒品质量指数。敏感性分析，通过微小改变各个环境因子，分析它们对质量指数的影响程度。优化目标设定：根据酒库管理目标（如质量最大化或能耗最小化或BCR指标等），设定优化的目标函数。优化算法应用，使用优化算法（如遗传算法或粒子群优化）寻找最优的环境参数组合。建议生成，将优化结果转化为具体的管理建议，如调整温度设定值、改变通风策略等。通过这种方式，系统不仅能够不断提高自身的预测准确性，还能为酒库管理者提供及时、有效的决策支持。

[0040] 综上所述，该方案通过动态环境影响因子分析模型实现了环境因素对酒品质量影响的精确量化，能够提高酒库环境管理的精确性。进一步地，在一些实施例中，通过多尺度时序数据融合算法，能够全面捕捉环境变化对酒品质量的短期和长期影响。进一步地，在一些实施例中，通过质量预测误差自适应校正机制，能够持续提高模型的准确性和适应性，实现酒库环境管理的智能化和自动化。

[0041] 进一步地，本申请实施例还提供了一种基于智能传感器网络的酒库环境监控与管理设备，包括：处理器、存储器、系统总线；所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述的任一种方法。

[0042] 进一步地，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述的任一种方法。

[0043] 通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如媒体网关等网络通信设备，等等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

[0044] 需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

[0045] 还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0046] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。