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温室能够有效改善茄科作物(包括番茄、辣椒、茄子等)生长过程,温室环境控制策略对作物实现高效高产至关重要。为了充分利用国内外的研究成果、促进我国温室环境控制策略的研究应用,分别从常规比例微积分(Proportional Integral Derivative,PID)控制、模糊控制、人工智能控制、温室小气候模型和作物生长模型等5个方面,综述了温室环境控制策略的研究进展。针对目前我国该领域存在的问题,提出了今后应将智能温室控制与作物生长模型耦合,构建智慧型作物生长模型;针对不同区域作物的生长预测,与遥感技术进行结合,增强模型的普适性,形成具有中国特色的温室环境控制策略。 相似文献
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研究并设计了一种基于VB的温室温湿度实时监测上位机系统。该系统能实现对现场采集的温湿度数据进行实时监测，并针对不同的作物，当环境温湿度参数越限时，启动声音报警，以便管理员介入进行自动或手动调控。提供温室作物最佳的温湿度生长环境，提高温室的自动化程度和生产效率。该系统应用软件工程的设计思想，以Microsoft Visual Basic 6.0为开发环境，Microsoft Access为后台数据库，采用模块化的设计方法，利用面向对象、数据库等技术完成系统数据的实时显示、信息和数据的存储、历史数据查询、统计分析、打印和异常报警等功能，实现了上位机系统的监测任务。介绍了系统的总体设计和各功能模块的设计，说明了该系统的主要功能，并给出了系统的运行界面和部分代码，在系统和数据库安全方面也采取了一定措施。 相似文献
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作物蒸腾量是指导作物灌溉关键参数之一,实时获取作物蒸腾量,实现按需灌溉是节约用水的有效途径。然而,温室内小气候效应显著,作物蒸腾与环境因子间关系较为复杂,且各环境因子之间相互关联并呈非线性变化。本文以番茄作为研究对象,使用称量法测量作物实时蒸腾量,通过布设传感器实时获取温室小气候数据,包括空气温度(Air temperature, AT)、相对湿度(Relative humidity, RH)、光照强度(Light intensity, LI)作为模型的小气候环境输入,冠层相对叶面积指数(Relative leaf area index,RLAI)作为模型的作物生长输入,在此基础上,提出了基于长短期记忆网络(Long short term memory, LSTM)的番茄蒸腾量预测模型。利用该模型对番茄蒸腾量进行预测,并与非线性自回归(Nonlinear autoregressive with exogeneous inputs, NARX)神经网络、Elman神经网络、循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)模型进行了对比。试验结果表明,LSTM预测模型决定系数(Determination coefficient, R2)与平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)分别为0.9925和4.53g,与NARX神经网络、Elman神经网络、RNN方法进行对比,其决定系数分别提高了8.97%、1.18%和0.82%,其平均绝对误差分别降低了8.16、6.23、0.52g。本研究所提的预测模型具有较高的预测精度及泛化性能,研究成果可为温室作物需水规律及需水量研究提供参考。 相似文献
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基于北斗卫星通信的林区小气候监测系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现无手机信号林区生态系统参数的实时监测,基于北斗卫星短报文、物联网和云存储等技术,设计了一种林区小气候实时监测系统。该系统由小气候监测站、云服务器和系统软件构成,可实现林区大气、土壤、光照和植物等多参量的实时监测、云存储、动态查询、报表生成和大数据分析。系统对森林火险天气指标的计算进行平滑处理,加入了枯枝落叶层土壤湿度火险因子,实现了森林火险天气等级预报功能,为局部林区的防火预警服务。通过2017年3—5月在北京鹫峰国家森林公园的连续测试实验,3个小气候监测站可以稳定可靠地获取11种林区小气候数据,北斗卫星传输正确率分别为98.57%、99.43%和99.59%,达到了对林区小气候进行长期实时监测的目的,通信费用低于铱星卫星通信。该系统自2016年在北京、内蒙古、河北和河南等地推广应用,为林区的生态大数据获取和分析提供服务。 相似文献
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对国内外温室小气候环境建模方法的研究进行了综述。温室小气候环境建模的方法主要有两种:一是以能量平衡方程和质量平衡方程为理论依据研究温室的模型,另一种方法为基于输入输出数据的模型,包括线性模型、非线性模型、黑箱模型等。同时,指出了目前温室小气候建模方法存在的问题,并对温室小气候环境建模方法的发展趋势进行了展望,并介绍了一种温室小气候建模方法在气候自适应PID控制中的应用。 相似文献
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在新疆南部地区选取克州作为代表该地域特点的2010年新建的1座日光温室作为代表,采用智能环境监测仪全天候对温室环境参数进行实时监测,获得日光温室内的气温、地温、湿度、光照强度的实测数据,通过与室外实测环境参数的对比,分析克州日光温室结构参数对日光温室环境的影响.新建温室内最低气温9.9C,温室气温平均偏离度30.2％;地温平均偏离度为23.4％,两者均偏大;温室最高光照强度平均47.7kLux,日照时长平均为7h,基本满足作物的采光需求,但光照强度稍微欠缺;本次测试的温室内平均相对湿度为67.5％,利于作物的生长发育.新建温室在气温及低温的稳定性、光照强度方面尚需继续优化,但从整体测试数据来看,温室内小气候环境参数基本满足温室果蔬的春提早、秋延晚生产的要求. 相似文献
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构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)温室环境预测模型,实现了温室环境数据的精准预测。实验结果表明,采用SSA自动进行参数选优的方式,解决了LSTM模型参数手动选择的难题,大幅缩短模型训练时间,且最优的网络参数能够发挥模型的最佳性能。对日光温室内空气温湿度、土壤温湿度、CO2浓度和光照强度6种环境参数进行预测,SSA-LSTM平均拟合指数高达97.6%,相比BP、门控循环单元(GRU)、LSTM,其预测拟合指数分别提升8.1、4.1、4.3个百分点,预测精度明显提升。 相似文献
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近年来,随着以日光温室为主要形式的设施栽培技术的兴起以及神经网络在语音识别、计算机视觉、序列分类领域取得重大突破,作为一种实现时间序列预测的有效工具,越来越多的神经网络技术开始应用在温室小气候预测技术中。按照神经网络的发展顺序对不同类型的神经网络模型在温室小气候预测中的应用进行总结叙述,分别针对前馈神经网络、循环神经网络、深度神经网络及混合神经网络的发展现状和研究者对网络模型的优化情况进行详细的介绍。在此基础上,分析当前针对温室小气候预测的神经网络模型存在模型输入参数单一而无法考虑温室整体环境变化、模型结构单一导致鲁棒性不足以及模型可靠性检验方法不合适、深度模型难以实地部署的问题,提出建立混合模型、改进模型检验方式、优化深度模型网络结构等建议。以期为面向温室智能控制的进一步研究提供参考。 相似文献
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基于RBF神经网络的温室温度调控研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据光合作用对温室环境因子的非线性,结合RBF神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种温度调控技术。结合温室光照、温度变化规律,运用RBF神经网络建立温室生菜光合速率与二者的量化模型,通过生菜的光合作用速率来衡量生菜生长状况,在温室小气候里实现对生菜产量的量化控制。该模型预测精度较高,可作为温室测控系统环境因子调控依据。 相似文献
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利用遥感、传感、物联网、大数据等现代信息技术对作物生长情况及生态环境进行实时监测,获取作物生长发育进程中的生理形态指标、生态环境指标,并及时对作物生长中可能出现的极端气候现象及病虫害的流行发生进行监测预警,对精确了解作物的生长发育动态以及与环境的互作关系,支撑智能化农业生产决策,保障农产品质量安全具有重要意义. 相似文献
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刀具磨损是影响数控机床加工质量和效率的主要因素之一，为了实现数控机床刀具磨损的在线监测与预警，该文基于数字孪生技术，构建数控机床刀具磨损在线监测与预警技术体系，采用神经网络技术进行海量数据特征提取与降维，并选取三种模型评价指标(MAPE、RMSE、MAE)对该模型监测及预测精度进行评价。结果表明，该技术在刀具磨损监测和预警方面表现出较高的准确性和可靠性，能够及时发现刀具磨损并提前预警，从而避免因刀具磨损而引发的加工质量下降和生产事故。 相似文献
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