一种基于FAM-LSTM网络的日光温室温度预测方法

    公开(公告)号:CN116187551A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310109684.8

    申请日:2023-02-13

    Abstract: 一种基于FAM‑LSTM网络的日光温室温度预测方法,通过日光温室内环境监测系统以及室外气象站分别获取温室内环境数据和温室外气象数据;对获取的数据进行数据清洗、相关性分析以及归一化处理等预处理操作,并采用滑动窗口与切片相结合的方式构建数据集,并以8:2划分为训练集和测试集;基于FAM‑LSTM网络建立日光温室温度预测模型,利用该预测模型对日光温室内未来二十四小时的温度进行预测,本发明为日光温室的环境调控和灾害预警提供技术支撑,推动日光温室提质增产。

    一种基于高斯曲率的黄瓜温室光照与土壤湿度综合调控方法

    公开(公告)号:CN116326436A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310105705.9

    申请日:2023-02-13

    Abstract: 本发明一种基于高斯曲率的黄瓜温室光照与土壤湿度综合调控方法,以温度、光子通量密度、土壤湿度和CO2浓度为自变量,以黄瓜的净光合速率为因变量,获得了多组黄瓜幼苗数据,基于SVR构建黄瓜净光合速率预测模型,并构建广义加性模型,获得不同温度和CO2浓度下的光合速率响应曲面,并计算各响应曲面的高斯曲率;采用鲸鱼优化算法,得到不同温度和CO2浓度下高斯曲率最大值对应的土壤湿度与光子通量密度,并应用多项式回归分析,分别建立土壤湿度、光子通量密度的调控策略;本发明可避免过度消耗水和光资源并提高光合速率。

    一种设施光与二氧化碳环境协同调控方法

    公开(公告)号:CN115226516B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202210795688.1

    申请日:2022-07-07

    Abstract: 本发明为一种设施光与二氧化碳环境协同调控方法,温度、光和二氧化碳是三个直接影响植物光合速率的环境因子,其优化控制是实现温室作物高效生产的关键。通过光合速率嵌套试验获取响应数据。在此基础上建立光合速率预测模型,算法参数由量子遗传算法优化。通过固定温度,模型可构建不同光合响应曲面。基于曲面微分几何特征,提出了光与二氧化碳适宜调控区间获取方法,计算区域边界条件。考虑到调控成本和光合速率,构建了调控成本函数,并改进了传统NSgaII算法,利用多目标进化技术获取低调控成本与高光合速率的非劣解集。该非劣解集轨迹由多项式回归精准获取。该轨迹与适宜调控区域边界交点即为本发明所提出的光与二氧化碳调控目标值。

    一种设施光与二氧化碳环境协同调控方法

    公开(公告)号:CN115226516A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210795688.1

    申请日:2022-07-07

    Abstract: 本发明为一种设施光与二氧化碳环境协同调控方法,温度、光和二氧化碳是三个直接影响植物光合速率的环境因子,其优化控制是实现温室作物高效生产的关键。通过光合速率嵌套试验获取响应数据。在此基础上建立光合速率预测模型,算法参数由量子遗传算法优化。通过固定温度,模型可构建不同光合响应曲面。基于曲面微分几何特征,提出了光与二氧化碳适宜调控区间获取方法,计算区域边界条件。考虑到调控成本和光合速率,构建了调控成本函数,并改进了传统NSgaII算法,利用多目标进化技术获取低调控成本与高光合速率的非劣解集。该非劣解集轨迹由多项式回归精准获取。该轨迹与适宜调控区域边界交点即为本发明所提出的光与二氧化碳调控目标值。

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