基于思维进化算法优化BP神经网络的温室甜瓜ET_0预测研究

为实现温室作物参考作物蒸散量(ET_0)的准确计算和预测,利用BP神经网络对获取的数据进行非线性回归,利用思维进化算法自动寻优,进而获取BP神经网络算法中较优的权值和阈值,最终建立了基于思维进化算法优化BP神经网络的参考作物蒸散量预测模型(MEA-BP)。结果表明,优化后的BP神经网络的最大相当误差有原来的13%下降到了7.2%,平均相对误差由原来的6.8%下降到了3.4%。研究了在气象数据缺失情况下模型的预测效果,当模型输入参数为4个时,平均绝对误差约为在0.2 mm(预测值约3～6 mm),模型的有效系数和相关系数基本在0.9以上;当模型输入参数为3个时,平均绝对误差约为0.25 mm,模型的有效系数和相关系数基本在0.8以上。因此,在输入参数保证3个及以上,同时包含有显著影响因子有效光照时长时,该模型的整体计算精度以及整体的实用性较好,能够为作物灌水量的预测提供参考。     

基于云平台的智能精量水肥灌溉控制系统设计

进行了基于云平台、PLC及HMI技术的自动灌溉控制系统的设计,考虑到不同类别、不同生长阶段的植物对不同肥料元素的需求量不同,采用肥路与水路流量实时调节控制技术来实现不同肥素浓度的精准配比,研究在普通PID控制策略的基础上应用了灰色预测模糊PID灌溉控制算法来提升水肥控制的精度,融合EC、p H传感技术,形成反馈回路,保证混合液中设定植物所需EC、p H值的检测精度。研究精量水肥灌溉控制系统功能需求,开发了一套客户端智能控制组态软件,可实现人机互动、灌溉监控、数据存储、数据查询等功能,采用基于WIFI或GPRS的数据无线传输技术,完成了水肥灌溉设备与物联网云平台的通讯,具有电脑、手机、微信多终端的灌溉数据监测和开关量控制的功能,实现了水肥灌溉设备的信息化、无线化、智能化、小型化。