基于SSA-LSTM的日光温室环境预测模型研究     

祖林禄  柳平增  赵妍平  李天华  李辉 《农业机械学报》2023,54(2):351-358

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   

基于轻量化YOLO⁃v3的绿熟期番茄检测方法     

苏斐  张泽旭  赵妍平  李天华  祖林禄 《中国农机化学报》2022,(3):132-137

准确识别定位绿熟期番茄果实是实现其自动采摘的必要前提.由于绿熟期番茄的表面颜色仍为青色与叶片、枝干颜色接近,特别是存在叶片、枝干遮挡和果实重叠类型的图像,传统的图像检测处理方法不能准确进行定位.为解决此问题,采用改进的深度学习目标检测算法YOLO?v3进行番茄检测,将原算法的骨干网络DarkNet?53改为更轻量化的M...  相似文献