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【目的】研究并分析基于P-M模型棉田智能灌溉系统的试验设计。【方法】基于P-M模型设计一套棉田智能灌溉系统,由数据采集节点、无线通信节点、云平台决策终端、灌溉应用节点四部分组成。数据采集节点的气象设备采集到数据后无线传输至云平台决策终端,终端基于P-M模型计算单次灌溉量,在指定的灌溉时间自动发出灌溉指令,灌溉应用节点接收指令开启阀门精确灌溉,土壤墒情变化由数据采集节点的墒情设备实时监测后无线传输到云平台展现;以当地传统灌溉模式作为对照(CK),灌溉系统设置120%(W1)、100%(W2)和80%(W3)3种灌溉模式,进行田间试验。【结果】3个试验组灌溉工作在无人为干预的条件下实现全智能化,系统有效精准执行灌溉指令;在灌溉水充足的情况下可选用W2模式,总耗水量较传统模式增加16.85%的情况下土壤含盐量下降13.65%,籽棉产量提高20.84%,水分利用效率提高3.41%,能够大幅度提高产量的同时有效改善土壤环境;W3总耗水量较传统灌溉减少6.52%,土壤含盐量上升0.16%,... 相似文献
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针对以数据为驱动的管道泄漏检测方法,未能有效同步利用泄漏信号的空间和时序特征的问题,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的管道泄漏识别方法.该网络模型以去噪处理后的管道压力信号为输入源,先后使用1D-CNN、LSTM提取其空间特征和时间维度特征,利用已提取的空时两种不同维度的特... 相似文献
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