公开(公告)号：CN106910138A

公开(公告)日：2017-06-30

申请号：CN201710089704.4

申请日：2017-02-20

Applicant: 东华大学 ,  上海农业物联网工程技术研究中心 ,  上海市农业委员会信息中心

Inventor： 丁永生 ,  田运 ,  蔡欣 ,  郝矿荣 ,  王海山 ,  张向飞

IPC: G06Q50/02 ,  G06Q10/04 ,  A01G25/16

Abstract: 本发明涉及一种面向大田智能灌溉系统的智能预测控制方法，首先根据灌溉渠的水文特征建立灌溉过程模型，然后采集农业灌溉信息计算灌溉目标，根据灌溉目标和传感器的水位数据计算控制偏差，根据控制偏差计算控制器的控制率输出，然后根据控制偏差和控制器的控制率输出分别计算得到超短反馈智能控制率和当前预测控制率变化量，然后计算智能预测控制率并将其输入到灌溉过程模型，由灌溉过程模型输出水位值，根据水位值与灌溉目标的差值判断是否达到灌溉目标，并进入循环操作，最终准确达到被控对象的目标值实现智能灌溉。本发明为农业灌溉时滞过程提供了一个快收敛的、稳定的控制方法。

公开(公告)号：CN106910138B

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN201710089704.4

申请日：2017-02-20

Applicant: 东华大学 ,  上海农业物联网工程技术研究中心 ,  上海市农业委员会信息中心

Inventor： 丁永生 ,  田运 ,  蔡欣 ,  郝矿荣 ,  王海山 ,  张向飞

IPC: G06Q50/02 ,  G06Q10/04 ,  A01G25/16

Abstract: 本发明涉及一种面向大田智能灌溉系统的智能预测控制方法，首先根据灌溉渠的水文特征建立灌溉过程模型，然后采集农业灌溉信息计算灌溉目标，根据灌溉目标和传感器的水位数据计算控制偏差，根据控制偏差计算控制器的控制率输出，然后根据控制偏差和控制器的控制率输出分别计算得到超短反馈智能控制率和当前预测控制率变化量，然后计算智能预测控制率并将其输入到灌溉过程模型，由灌溉过程模型输出水位值，根据水位值与灌溉目标的差值判断是否达到灌溉目标，并进入循环操作，最终准确达到被控对象的目标值实现智能灌溉。本发明为农业灌溉时滞过程提供了一个快收敛的、稳定的控制方法。

公开(公告)号：CN106779372B

公开(公告)日：2019-12-24

申请号：CN201611101091.3

申请日：2016-12-05

Applicant: 东华大学 ,  上海农业物联网工程技术研究中心 ,  上海市农业委员会信息中心

Inventor： 丁永生 ,  朱欣萌 ,  蔡欣 ,  郝矿荣 ,  王海山 ,  王健 ,  陈旭

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明针对农机任务调度问题，提出了基于免疫算法的改进免疫禁忌算法，包括以下步骤1)初始化所有单元；2)初始化抗体种群；3)抗体群多样性评价；4)记录当前最优适应度值，计算平均适应度并记录；5)更新记忆库和形成父代抗体群；6)判断终止条件。本发明在免疫算法的变异阶段，通过改进邻域解的产生方式设计了基于禁忌搜索算法的TSA算子，在免疫算法的变异阶段，分迭代阶段采用TSA算子的搜索结果作为变异后的抗体，以改善算法的爬山性能，加快收敛速度；之后采用均匀变异和禁忌搜索并行的策略，保证种群的多样性，缩短优化时间。本发明将改进的免疫禁忌算法应用到农机调度中，适应各种农业生产实际，增强农业机械的生产服务效率。

公开(公告)号：CN106779372A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611101091.3

申请日：2016-12-05

Applicant: 东华大学 ,  上海农业物联网工程技术研究中心 ,  上海市农业委员会信息中心

Inventor： 丁永生 ,  朱欣萌 ,  蔡欣 ,  郝矿荣 ,  王海山 ,  王健 ,  陈旭

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明针对农机任务调度问题，提出了基于免疫算法的改进免疫禁忌算法，包括以下步骤1)初始化所有单元；2)初始化抗体种群；3)抗体群多样性评价；4)记录当前最优适应度值，计算平均适应度并记录；5)更新记忆库和形成父代抗体群；6)判断终止条件。本发明在免疫算法的变异阶段，通过改进邻域解的产生方式设计了基于禁忌搜索算法的TSA算子，在免疫算法的变异阶段，分迭代阶段采用TSA算子的搜索结果作为变异后的抗体，以改善算法的爬山性能，加快收敛速度；之后采用均匀变异和禁忌搜索并行的策略，保证种群的多样性，缩短优化时间。本发明将改进的免疫禁忌算法应用到农机调度中，适应各种农业生产实际，增强农业机械的生产服务效率。

公开(公告)号：CN106651012A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201611093504.8

申请日：2016-12-02

Applicant: 东华大学 ,  上海农业物联网工程技术研究中心 ,  上海市农业委员会信息中心

Inventor： 丁永生 ,  刘天凤 ,  蔡欣 ,  郝矿荣 ,  朱轶峰 ,  张向飞

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明涉及一种基于改进极限学习机的作物蒸腾量预测方法，首先采集农田的土壤环境数据和气象数据并进行归一化得到训练集，然后采用训练集训练极限学习机网络并改进极限学习机，最后将再次采集的归一化后的数据输入到改进极限学习机中，由改进极限学习机输出预测得到的作物蒸腾量，改进极限学习机主要包括：(1)采用基于波形叠加的函数作为极限学习机隐含层的激活函数；(2)采用粒子群优化算法优化极限学习机网络输入层与隐含层之间的输入权值和阈值。本发明的预测方法不仅提高了作物蒸腾量的预测精度，减少了预测时间损耗，同时还改善了传统极限学习机网络的泛化性能和预测稳定性能。