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针对目前温室面积不断增大、温室内传感器种类和数量不断增多等情况,以及为解决温室温度检测的测量误差大等问题,提出了温度检测疏失误差剔除方法和多传感器数据融合方法.实验结果表明,通过有限次温度测量和数据融合得到的测量结果比算术平均值结果更接近真实值,大大提高了测量的可靠性. 相似文献
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自然通风状态下温室内空气温度的合理估测是全开型玻璃温室夏季温度控制的重要依据.为此,建立了基于RS-485总线的分布式多传感器温度测控网络,并采用分布图法和基于均值的数据融合方法对测量结果修正融合,实现了全开型玻璃温室温、湿度的精确测量.在此基础上,以室外空气温度、太阳辐射强度、室内通风速率以及室内空气相对湿度作为室内空气温度的影响因子,针对各因子的非平稳时间序列建立了室内空气温度时间序列模型,同时引入了协整方法避免伪回归现象,引入了误差修正方法提高模型预测精度.实际验证表明,时间序列模型预测数据与实测数据吻合良好,可较好地预测温室内温度,该研究成果为全开型玻璃温室的温度控制提供了理论依据. 相似文献
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基于D-S证据理论的智能温室环境控制决策融合方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在无线传感器网络下的智能温室环境控制系统中,农作物的生长通常受多种环境因子共同作用。根据温室环境控制系统的实际需求建立基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的决策框架,并提出了一种数据预处理和决策融合方法。首先,使用箱线图检测量测数据中的异常值,考虑到现有直接剔除异常数据处理方法的弊端,提出了一种异常数据自适应修正方法;然后,利用加权平均距离聚类处理更新后的数据;最后,根据所提出的基于加权相似度的基本概率分配方法结合D-S证据理论进行融合,为温室环境控制做出正确决策。实验结果表明,箱线图检测异常数据更为准确,其检测率比狄克逊准则高近19.2%,对于不确定性融合结果,本文提出的基于加权相似度的基本概率分配方法相比现有方法降低了1~2个数量级,不仅可以提高温室环境参数融合精度,加快收敛速度,同时还能有效地降低决策风险。 相似文献
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基于ZigBee的温室房间温度传感器数据融合技术 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了ZigBee的技术特征,构建了一种基于ZigBee技术的低成本和低功耗温室温度无线传感器网络,并采用网内数据融合和神经网络的数据融合方法,提高了网络的整体效率,减少了数据传输量,降低了能耗,消除了单一传感器节点限制引起的误差,从而获得了更为精准的温值,提高了控制精度. 相似文献