[发明专利]柑橘品种适宜区域性预则方法

权利要求书

1.柑橘品种适宜区域性预则方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)执行bash Anaconda3-2019.10-linux-x86_64.sh，根据提示安装好Anaconda；

(2)Anaconda安装好后，接着安装Python3.6，执行source～/.bashrc让配置生效；

(3)创建虚拟Python环境，通过执行conda create–name python python＝3.6；

(4)在Python虚拟环境下，利用pip install安装tensorflow，Keras，numpy，pandas，Django等软件包和模块；

(5)建立/usr/climate/目录，将软件和数据拷贝到该目录下用于模型预测和开发，用于模型预测的开发软件包括climate_runpre.py，etConfig.py，配置文件config.txt，数据文件climate_data.csv，模型预测的结果以网络权重文件climate_pre_weights.index和climate_pre_weights.data-00000-of-00001进行保存；

(6)可在python交互虚拟环境下进行预测模型的开发和训练，在climate目录下打开终端，键入：[root@localhost climate]#conda activate python；

(7)进入python虚拟环境下，验证TensorFlow是否安装成功，输入：

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

返回tensorflow；

(8)在python虚拟环境下，输入命令行：Python climate_runpre.py，进行模型的训练和开发，训练好的模型的权重和结构保存在climate_pre_weights.index和climate_pre_weights.data-00000-of-00001两个文件中；

(9)利用Django Web应用框架，搭建网站；同时打开浏览器，输入localhost:8000/st，出现web初始页面，按下步，出现等待输入数据的表单页面，依次输入23个气候数据的值，网页表单对输入数据进行验证，无误后提交，进入预测结果网页，获得预测结果。

2.根据权利要求1所述的柑橘品种适宜区域性预则方法，其特征在于：所述步骤(9)中在搭建网站时利用Django部署网页服务器端，其Web应用框架包括视图文件view.py，另外还包括ReusableForm.py、settings.py、urls.py、getConfig.py，预测模型的网络权重文件climate_pre_weights.index和climate_pre_weights.data-00000-of-00001，数据文件climate_data.csv，配置文件config.txt，网页文件存放在templates目录下，包括index.html，climate_form.html和climate_result.html三个文件，所有文件必须完整。

3.根据权利要求1所述的柑橘品种适宜区域性预则方法，其特征在于：所述步骤(9)中输入的23个气候特征数据，分别为：月份，累年月平均气温，累年月平均最高气温，累年月平均最低气温，累年月极端最高气温，累年月极端最低气温，累年月平均气温日较差，累年月最大气温日较差，累年月最小气温日较差，累年月日最高气温≥35.0℃日数，累年月日最低气温≤0.0℃日数，累年月日最低气温≤-2.0℃日数，累年月气温平均差，累年月平均相对湿度，累年月相对湿度平均差，累年20-20时平均月降水量，累年08-08时平均月降水量，累年月最多降水量，累年月最少降水量，累年月日降水量≥10.0mm日数，累年月日降水量≥25.0mm日数，累年月最大连续降水量，累年月降水量平均差。