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基于LSTM-GRU的日光温室环境预测方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 乔小丹 1 ; 郑文刚 1 ; 张馨 1 ; 单飞飞 1 ; 王明飞 1 ; 梁栋 2 ;

作者机构： 1.北京市农林科学院智能装备技术研究中心

2.安徽大学电子信息工程学院

关键词： 日光温室;LSTM-GRU模型;非线性;温湿度预测

期刊名称： 江苏农业科学

ISSN： 1002-1302

年卷期： 2022 年 50 卷 016 期

页码： 211-218

收录情况： 北大核心

摘要： 提前准确获取日光温室中温湿度变化对作物提质增产至关重要,传统方法预测能力有限.针对日光温室环境具有非线性、时滞性、强耦合性等特点,提出了基于长短期记忆神经网络和门控循环单元神经网络相结合(LSTM-GRU)的温湿度预测模型.试验首先利用温室采集系统获取室内外环境及卷膜开度的历史数据,再将数据通过线性插值法进行缺失填充、卡尔曼滤波去噪、归一化处理后,以时间序列输入预测模型中训练和测试.试验结果表明,该预测方法对温度的预测指标均方根误差(RSME)、平均绝对误差(MAE)分别达到0.431、0.352℃,在±0.5℃内的预测误差占总误差比为93.9%;相对湿度的预测指标RMSE、MAE分别达到4.794%、3.579%,在±5%内的预测误差占总误差比为92.0%,提高了温室温湿度预测精度,为温室环境控制系统提供高时效的决策依据.

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