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基于1D CNN-GRU的日光温室温度预测模型研究
被引量：
13
1
作者
胡瑾
雷文晔
+3 位作者
卢有琦
魏子朝
刘行行
高茂盛
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期339-346,共8页
准确预测日光温室温度是实现温室高效调控的关键,对作物生长发育具有重要意义,但因温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征,难以实现连续、精准、长时化预测。提出了一种基于1D CNN-GRU(One dimensional convolutional neural networks...
准确预测日光温室温度是实现温室高效调控的关键,对作物生长发育具有重要意义,但因温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征,难以实现连续、精准、长时化预测。提出了一种基于1D CNN-GRU(One dimensional convolutional neural networks-gated recurrent unit)的日光温室温度预测模型,通过温室内外监测平台获取内外环境因子,以斯皮尔曼相关系数获取相关性强特征,构造特征与时间步长的二维矩阵输入网络进行温度预测,模型在测试集上预测1~4 h后的决定系数为0.970~0.994,均方根误差为0.612~1.358℃,平均绝对误差为0.428~0.854℃,绝对值的最大绝对误差为0.856~1.959℃。并在不同清晰度指数K_(T)下进行验证,结果表明,模型在K_(T)≥0.5(晴)时预测效果最好,且在其他K_(T)下模型相对误差在10%以内,可以达到温室生产所需的预测精度要求,为日光温室精准高效控温提供了重要依据。
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关键词
日光温室
温度
预测模型
一维卷积神经网络
门控循环单元
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职称材料
题名
基于1D CNN-GRU的日光温室温度预测模型研究
被引量：
13
1
作者
胡瑾
雷文晔
卢有琦
魏子朝
刘行行
高茂盛
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
农业
农村部
农业
物联网重点实验室
陕西省
农业
信息感知与智能服务重点实验室
杨凌高新农业气象技术联合研示中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期339-346,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFD1100602)
陕西省重点研发计划项目(2021ZDLNY03-02)。
文摘
准确预测日光温室温度是实现温室高效调控的关键,对作物生长发育具有重要意义,但因温度具有时序性、非线性及多耦合性等特征,难以实现连续、精准、长时化预测。提出了一种基于1D CNN-GRU(One dimensional convolutional neural networks-gated recurrent unit)的日光温室温度预测模型,通过温室内外监测平台获取内外环境因子,以斯皮尔曼相关系数获取相关性强特征,构造特征与时间步长的二维矩阵输入网络进行温度预测,模型在测试集上预测1~4 h后的决定系数为0.970~0.994,均方根误差为0.612~1.358℃,平均绝对误差为0.428~0.854℃,绝对值的最大绝对误差为0.856~1.959℃。并在不同清晰度指数K_(T)下进行验证,结果表明,模型在K_(T)≥0.5(晴)时预测效果最好,且在其他K_(T)下模型相对误差在10%以内,可以达到温室生产所需的预测精度要求,为日光温室精准高效控温提供了重要依据。
关键词
日光温室
温度
预测模型
一维卷积神经网络
门控循环单元
Keywords
solar greenhouse
temperature
prediction model
one-dimensional convolutional neural networks
gated recurrent unit
分类号
S624.4*2 [农业科学—园艺学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于1D CNN-GRU的日光温室温度预测模型研究
胡瑾
雷文晔
卢有琦
魏子朝
刘行行
高茂盛
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
13
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