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农田灌溉系统监测数据校准和融合技术研究
被引量：
11
1
作者
夏玉红
吴大军
王克明
《中国农机化学报》
北大核心
2020年第11期107-112,共6页
针对当前农田灌溉缺乏科学技术指导现状,已经出现如大水灌溉等粗放型灌溉现象,水资源浪费问题越加突出。基于物联网的精准农田灌溉系统体系结构,文中提出一种多传感器两级信息校准和融合算法。第一级采用BP神经网络算法校准传感器数据,...
针对当前农田灌溉缺乏科学技术指导现状,已经出现如大水灌溉等粗放型灌溉现象,水资源浪费问题越加突出。基于物联网的精准农田灌溉系统体系结构,文中提出一种多传感器两级信息校准和融合算法。第一级采用BP神经网络算法校准传感器数据,第二级采用多传感器自适应加权数据融合算法。通过传感器校准和数据融合性能试验对算法有效性进行验证。结果表明,BP神经网络算法提高了数据的准确性,数据融合算法提供良好的数据融合效果,融合后土壤水分的平均相对误差由0.713%降低到0.389%,光照强度的平均相对误差由0.423%降低到0.238%。该研究为我国精准农田灌溉系统的发展提供一定的参考和借鉴。
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关键词
精准农田灌溉
物联网
BP神经网络
信息校
准
数据融合
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职称材料
题名
农田灌溉系统监测数据校准和融合技术研究
被引量：
11
1
作者
夏玉红
吴大军
王克明
机构
江苏电子信息职业学院
常熟理工学院
山东理工大学
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2020年第11期107-112,共6页
基金
江苏省高校自然科学研究项目(16KJB460026)。
文摘
针对当前农田灌溉缺乏科学技术指导现状,已经出现如大水灌溉等粗放型灌溉现象,水资源浪费问题越加突出。基于物联网的精准农田灌溉系统体系结构,文中提出一种多传感器两级信息校准和融合算法。第一级采用BP神经网络算法校准传感器数据,第二级采用多传感器自适应加权数据融合算法。通过传感器校准和数据融合性能试验对算法有效性进行验证。结果表明,BP神经网络算法提高了数据的准确性,数据融合算法提供良好的数据融合效果,融合后土壤水分的平均相对误差由0.713%降低到0.389%,光照强度的平均相对误差由0.423%降低到0.238%。该研究为我国精准农田灌溉系统的发展提供一定的参考和借鉴。
关键词
精准农田灌溉
物联网
BP神经网络
信息校
准
数据融合
Keywords
precision farmland irrigation
Internet of Things
BP neural network
information calibration
data fusion
分类号
S275.9 [农业科学—农业水土工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
农田灌溉系统监测数据校准和融合技术研究
夏玉红
吴大军
王克明
《中国农机化学报》
北大核心
2020
11
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