1.一种食品储存环境实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于食品储存环境的实时监测数据，获取温度、湿度、光照参数状态值，对多参数状态进行采集，分别与储存标准进行比较，根据比较差异值调节风机运行速度和制冷设备的开启时长，生成环境参数动态调整结果；

基于所述环境参数动态调整结果，对环境参数和食品保质状态进行映射，将环境参数输入神经网络连接结构，逐级调整权重与偏差，更新节点参数，获取环境质量影响预测值；

基于所述环境质量影响预测值，对神经网络的层数、神经元数和学习率进行交叉组合，对每个组合的匹配度进行评分，筛选匹配度最高的组合结构，建立最优神经网络配置结果；

基于所述最优神经网络配置结果，实时输入环境参数至神经网络，逐一对环境参数进行食品质量影响预测，对输入参数进行重新调整，将调整后的参数用于计算设备的输出功率和时长，生成环境参数修正值；

基于所述环境参数修正值，调用设备运行状态和环境反馈值，监控新一轮环境参数，将温度、湿度、光照与设备控制状态结合，累积所有设备输出和监控数据，生成食品储存风险评估指标。

2.根据权利要求1所述的食品储存环境实时监测方法，其特征在于，所述环境参数动态调整结果包括风机运行速度、制冷设备开启时长、环境参数差异值，所述环境质量影响预测值包括温度预测值、湿度预测值、光照预测值，所述最优神经网络配置结果包括神经网络层数、神经元数量、学习率，所述环境参数修正值包括设备输出功率、设备输出时长，所述食品储存风险评估指标包括温度风险、湿度风险、光照风险、设备运行状态。

3.根据权利要求2所述的食品储存环境实时监测方法，其特征在于，所述环境参数动态调整结果的获取步骤具体为：收集实时监测数据，涵盖温度、湿度、光照参数，通过传感器网络获得食品储存环境的当前状态值，生成实时环境状态记录；

将所述实时环境状态记录中的温度、湿度、光照状态与预设的储存标准进行对比，计算多个参数的差异值，得到环境差异值结果；

根据所述环境差异值结果，调整风机速度和制冷设备的工作时长，采用公式：；

计算风机和制冷设备的调整量，生成环境参数动态调整结果 ；

其中， 代表温度差异值， 代表湿度差异值， 代表光照差异值， 是温度的标准阈值， 是湿度的标准阈值， 是光照的标准阈值， 是温度调节系数， 是湿度调节系数， 是光照调节系数。

4.根据权利要求3所述的食品储存环境实时监测方法，其特征在于，所述环境质量影响预测值的获取步骤具体为：基于所述环境参数动态调整结果，提取关键的温度、湿度、光照参数，通过数据接口将参数输入到神经网络的输入层，生成输入层数据载体；

通过所述输入层数据载体，将数据的逐层传输至神经网络的每一个隐藏层，对每层的节点进行权重与偏差的实时调整，每一层调整后的权重和偏差用于生成中间节点参数；

基于所述中间节点参数，采用公式：

；

调整权重和偏差，更新每个节点的权重，得到更新后的节点参数；

其中， 代表调整前的权重，是神经网络中传递信息的主要参数，直接影响网络的输出结果， 代表调整后的权重，是通过调整算法更新得到的新权重值，用以优化网络的预测或分类精度， 代表学习率，控制权重调整的步长大小，直接影响到网络训练的速度及稳定性， 是损失函数对权重的导数，表示当前权重下损失函数变化的敏感度，用于指导权重的优化方向， 是正则化参数，用于权重衰减，防止网络过拟合，增强模型的泛化能力， 是权重衰减系数，用于调整每个权重的影响力，减少权重过大导致的网络依赖特定路径的问题；

利用所述更新后的节点参数，结合网络输出层的数据处理，计算环境参数对食品保质状态的影响，输出环境质量影响预测值。

5.根据权利要求4所述的食品储存环境实时监测方法，其特征在于，所述最优神经网络配置结果的获取步骤具体为：基于所述环境质量影响预测值，通过系统接口提取各网络配置的层数、神经元数和学习率，创建差异化的网络架构组合，整合为网络架构组合列表；

对所述网络架构组合列表中的每个配置执行独立的网络训练，利用验证集计算每个网络配置的性能误差，通过性能误差评估每个网络配置的效能，生成效能评估数据；

对所述效能评估数据进行分析，根据每个配置的性能误差和网络复杂度进行综合评分，采用公式：；

基于评分结果筛选出匹配度最高的网络配置，得到最优配置结果；

其中， 表示第个配置的性能误差，代表该配置的复杂度， 是调节系数，用于平衡性能误差与网络复杂度在总评分中的影响力，代表计算得出的综合评分，综合考量了所有网络配置的性能和复杂度，用于选择最优的神经网络配置，代表参与评分计算的网络配置总数，反映被评估的网络架构组合的数量；

使用所述最优配置结果，对神经网络进行架构调整，保证网络配置最优化，建立最优神经网络配置结果。

6.根据权利要求5所述的食品储存环境实时监测方法，其特征在于，修正后的设备控制输出的获取步骤具体为：基于所述最优神经网络配置结果，实时输入环境参数至神经网络结构，针对输入温度、湿度、光照的环境参数，进行食品质量影响预测，生成食品质量预测结果；

利用所述食品质量预测结果，比较输入的环境参数与预测影响的关系，计算参数调整量，对环境参数进行重新调整，并计算设备的输出功率和运行时长，采用公式：；

得到环境参数修正值；

其中， 代表功率调节因子，针对所有环境参数综合作用调整功率输出， 代表调整后的温度参数与标准温度的差异， 代表调整后的湿度参数与标准湿度的差异， 代表调整后的光照参数与标准光照的差异， 代表温度的最大允许值， 代表湿度的最大允许值， 代表光照调整影响的权重参数，针对光照参数的权重调整设备功率需求，代表设备功率需求。

7.根据权利要求6所述的食品储存环境实时监测方法，其特征在于，所述食品储存风险评估指标的获取步骤具体为：基于所述修正后的设备控制输出，实时获取设备运行状态和环境反馈数据，收集温度、湿度、光照的参数，结合设备控制状态，整合形成环境监控数据包；

分析所述环境监控数据包，运用数据融合技术，将实时环境参数与设备输出整合，通过比较预设阈值与实际值，计算偏差，并评估其对食品质量的潜在影响，得到初步风险评估数据；

对所述初步风险评估数据进行分析，采用公式：

；

计算综合风险指标，量化食品储存风险，生成食品储存风险评估指标；

其中， 代表监控的实际环境参数，包括温度、湿度和光照， 代表对应的安全标准参数，是预设的环境参数标准，用于确保食品存储环境的安全性， 为多个参数的风险权重，代表食品储存风险评估指标，是一个综合风险值，代表环境参数的总数。

8.一种食品储存环境实时监测系统，其特征在于，根据权利要求1‑7任一项所述的食品储存环境实时监测方法，所述系统包括：环境参数动态调整模块基于食品储存环境的实时监测数据，获取温度湿度光照状态值，对参数与标准值进行差异对比，调节风机速度和制冷设备时长，动态调整环境组合，生成环境参数动态调整结果；

神经网络配置优化模块基于所述环境参数动态调整结果，将环境参数与食品保质状态关联映射，输入神经网络进行权重和偏差调整，计算环境对食品保质的影响，获取最优神经网络配置结果；

环境参数修正与质量预测模块基于所述最优神经网络配置结果，输入实时监测的环境参数，计算食品质量影响，修正环境参数，重新计算设备输出功率与时长，生成环境参数修正值；

食品储存风险评估模块基于所述环境参数修正值，监控设备运行状态，获取环境参数反馈值，结合设备控制状态，累积风机和制冷设备输出数据，生成食品储存风险评估指标。