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土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献
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随着科学技术的发展,越来越多的新型技术及设备在互联网的基础上被开发出来,其中,物联网作为一种新型信息技术,对人们的生活及生产影响是巨大的。通过对物联网方面在温室监测系统中的应用进行分析,对当下最新技术进行研究归纳总结,得出具有现实意义的结论,希望有助于促温室监测技术的发展。 相似文献
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Landsat 8卫星数据在黑龙江垦区现代化农业建设中发挥着重要的作用。本文从垦区作物种植面积提取、垦区作物长势监测、垦区病虫害监测等方面介绍Landsat8卫星数据发挥的突出作用。 相似文献
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通过PM2. 5传感器GP2Y1010AU0F、温湿度传感器DHT11以及红外光栅传感器DQY-4004-NB-NK-PB-PK-J;并以嵌入式智能硬件Arduino为核心控制单元,将智能温湿度数据、PM2. 5数据以及行人过街信息进行实时采集,开发一种具有环境数据检测与行人预警功能的智能交通信号灯。 相似文献
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