基于随机森林算法的粮食以陈顶新识别方法

本申请提供了一种基于随机森林算法的粮食以陈顶新识别方法，属于粮食仓储管理技术领域。包括:获取粮食品质数据，粮食品质数据至少包括霉变粒、杂质、容重、水分及不完善粒，并对粮食品质数据进行异常数据处理、缺失值填充和数据归一化处理；基于粮食质检时间与收获时间差值确定输出类别，其中，若质检时间与收获年度的差值为0，则定义为新粮类别，否则定义为陈粮类别；利用预处理后的粮食品质数据作为输入，通过随机森林模型对新粮及陈粮进行分类预测。实现了对新粮和陈粮的快速、准确分类，有效避免了以陈顶新事件的发生，提升了粮食入库的安全性和效率。