基于ANFIS的温室小气候环境因子预测模型辨识

为了提高日光温室小气候环境因子的预测精度,达到对温室内环境因子综合控制的目的,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对温室小气候环境因子进行辨识,建立温室小气候环境因子预测模型,并用所建立的模型对温室内的温度、湿度、光照等小气候环境因子进行预测。结果表明:预测值和实测值的拟合关系较好,尤其在光照环境因子的模拟上,相关度甚至达到0.9976,说明基于ANFIS网络进行温室小气候非线性系统辨识是有效的,且该成果对温室小气候智能调控的发展具有一定的参考价值。     

基于模型的温室环境调控技术研究

提出了基于模型的温室环境调控技术,给出了温室环境调控中温度的适宜值、夜平均温度和24h平均温度的确定方法,并建立了基于模型的温室环境调控系统。系统能够根据当前温室内环境参数给出温室的环境调控方案,并能与温室环境控制器连接进行温室环境调控,取得了良好的结果。     

自动监控技术在设施农业生产中的应用系列（五）：温室环境信息采集控制系统在设施农业中的研究与应用

温室环境信息采集控制系统的作用,是通过对温室内部环境参数的调控使作物处于适宜生长的环境中,同时尽可能节约能源,提高设备的使用效率,增加生产者收入。温室作物的生长环境调控具有地域和时间差异性、参数变化滞后性、环境因子耦合性等特点,所以对控制程序要考虑诸多因素。针对以上问题,本文介绍一种以温室内温度和湿度为主要调控目标的信息采集以及多条件逻辑控制系统的设计实现。     

日光温室光照调控系统的设计

该文主要介绍了日光温室光照调控系统的设计方案,即采用无线传感器网络技术与计算机技术结合起来,进行温室环境中光照调节控制系统的硬件及软件设计。为了使温室能够提供足量的够植物生长的太阳辐射能,可在硬件的光照监测系统中调控光照量的参数,实现其自动采集;利用遮阳幕实现了温室中光照环境的智能调节和控制。软件上基于无线传感器网络开发平台,选择合适的光照传感器,完成温室内光照信息的采集、数据的处理,从而方便、安全、精确的实现光照的调节和控制。     

浅析中控系统在规模化温室中的应用

正温室内的温度、湿度,光照强度,以及土壤的温度、湿度等因素,对温室内作物生长起着关键性的作用。对于规模化温室而言,如果借助人工调控室内的环境条件,需要大量的人手和时间,而且存在难以避免的人工误差。温室中控系统可以全自动的控制作物生长环境的各项指标,从而减少人工成本,提高了生产效率。通过精准的控制与调整,优化农作物的生长环境,可以创造适合作物生长的最佳环境,从而大大提高了作物的品质。     

基于逐步回归分析的日光温室温度预报

研究日光温室内气象要素的观测资料,选取影响温室内温度变化的相关气象因子,通过逐步回归分析方法建立温室内温度预测模型。研究得出日光温室内温度变化的预测方程,为实现对温室生产的合理调控提供了可靠的理论依据。     

温室系统夏季温度动态模型的建模与仿真

运用一种基于能量和物质守恒的温室环境智能化控制的建模思路和方法,分析了温室小气候中辐射、通风、对流和作物蒸腾作用引起的热质交换物理过程,研究和建立了夏季温室温度的动态模型。用Matlab／Simulink软件仿真,验证了动态模型能可靠地估计温室内空气的温度值．为合理调控温室内环境因子提供了借鉴和依据。     

温室西红柿的水分调控技巧

温室水分调控是指对温室内的环境水分情况进行合理有效的调控。衡量与评价环境水分情况的指标是空气相对湿度。一、温室内空气湿度的调控温室空气相对湿度通常比较高，特别是在寒冷冬季不通风的条件下，空气相对湿度通常在80％-90％以上，黄昏至早上可达到100％而达到饱和情况。温室内空气相对湿度与泥土湿度、温室设施等有关。泥土湿度大，则温室空气湿度大；     

园艺设施中的温室环境与调控设备

针对园艺设施中的温室环境与调控设备的组成加以分析,且基于园艺设施中温室环境控制的需求,讨论调控设备应用的方式,进而创设良好的园艺生长环境,将科学的管理理念与先进的技术融入到园艺管理工作中。     

基于趋化-改进粒子群算法的SVR光合速率预测模型

针对回归型支持向量机(SVR)参数选取影响模型性能的问题,提出融合细菌觅食算法趋化操作的改进粒子群混合算法(C-IPSO),以优化SVR的惩罚参数和核参数。同时,为了实现对温室环境的精细控制,结合温室作物生长环境因子,建立一种基于趋化-改进粒子群算法优化的回归型支持向量机温室光合速率预测模型。以温室番茄幼苗期、开花期、结果期为例,与支持向量机和基本粒子群算法优化的支持向量机分别建立的模型进行实验对比。结果发现：建立的三个生长期光合速率预测模型的光合速率实测值和预测值的决定系数分别为0.954 8、0.985 4和0.951 5,均比另外两个预测模型更接近于1,表明该模型预测效果均更佳,并证明了所提算法的有效性,为指导温室环境根据作物光合需求进行精准调控提供了理论基础。     

论温室西红柿的水分调控

正温室水分调控是指对温室内的环境水分情况进行合理有效的调控。衡量与评价环境水分情况的指标是空气相对湿度。1温室内空气湿度的调控温室空气相对湿度通常比较高,特别是在寒冷冬季不通风的条件下,空气相对湿度通常在80%～90%以上,黄昏至早上可达到100%,而达到饱和情况。温室内空气相对湿度与泥土湿度、温室设施和蔼象有关。泥土湿度大,则温室空气湿度大;密闭性好的温室空气相对湿度大,密闭性差的温室空气湿度小;低矮空间小的温室空气湿     

基于物联网的北方温室环境调控规程

温室的主要功能是通过改变温室环境条件以满足温室内作物的生长需求。通过不同调控机构的组合可实现温室的环境调控。制定了基于物联网的北方温室环境调控规程,提高了温室监控的智能水平。     

设施农业文摘

南方现代化温室能耗预测模型的建立与分析,日光温室多点温度智能检测控制系统,目光温室环境预测模型构建,日光温室内各表面太阳辐射照度的模拟计算，外部环境气象条件对日光温室气象条件的影响     

温室西红柿的水分调控技巧

<正>温室水分调控是指对温室内的环境水分情况进行合理有效的调控。衡量与评价环境水分情况的指标是空气相对湿度。1.温室内空气湿度的调控温室空气相对湿度通常比较高,特别是在寒冷冬季不通风的条件下,空气相对湿度通常在80%-90%以上,黄昏至早上可达到100%,而达到饱和情况。温室内空气相对湿度与泥土湿度、温室设施和蔼象有关。泥土湿度大,则温室空气湿度大;密闭性好的温室空气相对湿度大,密闭性差的温室空气湿度小;低矮空间小的温     

智能温室系统介绍

<正>2022年中央一号文件明确指出“加快发展设施农业”,我国引进与推广了一系列新型温室设施装备技术系统,现介绍如下。一、温室控制系统温室控制系统是专门为农业温室、农业环境控制、气象观测开发生产的环境自动控制系统。温室控制系统可测量风向、风速、温度、湿度、光照、气压、雨量、太阳辐射量、太阳紫外线、土壤温湿度等农业环境要素,根据温室植物生长要求,自动控制开窗、卷膜、风机湿帘、生物补光、灌溉施肥等环境控制设备,自动调控温室内环境,为植物生长提供最佳环境。     

有限二氧化碳资源条件下的温室光气耦合优化调控模型

针对当前温室环境调控成本较高的问题,为了在满足作物生长需求的条件下降低调控成本,拟研究1种在有限二氧化碳(CO2)资源条件下的温室光气耦合优化调控模型.首先,以温度、CO2浓度、光照度作为输入,以净光合速率作为输出,构建基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的光合速率预测模型;然后,基于提出的光合速率预测模型,构建在有...     

单株番茄温室沙培高产栽培技术

从温室综合环境调控与转化、根圈环境的调控与管理及营养生长与生殖生长控制与管理等方面,介绍了天水市麦积区单株番茄温室沙培高产栽培技术,为天水市番茄树的高产优质生产提供了依据。     

基于无线传感网的多功能简易智能温室控制系统的设计

本文以ZigBee技术为核心,采用通用性思想和模块化设计的思路,用无线传感网络技术解决温室大棚内的农作物生长的智能自动监控系统。设计了基于ZigBee组网技术的数据采集节点,采集温室内环境因子的数据,搭建了基于ZigBee的网状网络,实现了采集数据与控制数据的无线传输。利用单片机作为控制机构,根据已经设置的环境阈值控制相应的执行机构,启动相应调控设备,若温室环境发生了变化,控制系统通过Zig Bee连接自动控制温室内的执行机构,可使温室环境一直处于最适合农作物生长的条件。同时,由于ZigBee的可扩展性,可添加新的功能执行机构,例如杀虫系统,从而实现多功能的智能温室控制系统。     

温室环境控制系统的发展及现存问题

概述了在温室环境控制系统的现状,详细阐述了各个方向的发展过程、现有传感器布置方式及发展趋势,指出现有的温室环境控制系统信息获取准确性的不足,提出需要优化布置温室内的传感器,使获得的信息能准确地反映温室内的状况;需要综合利用来自多传感器的信息,提高测控系统的性能,提高温室环境的控制效果和减少调控所需的能源消耗的问题,提出在设计温室环境控制系统时,应考虑传感器的布置方式和数据处理的方法。     

温室番茄营养液深液流无限生长型栽培的环境调控技术

提出温室番茄营养液深液流无限生长型栽培方式。介绍了作物生长过程及株形控制模式，研究了该栽培方式的温室环境、营养液根系微环境调控技术和过程，总结出该栽培方式的环境调控模式。试验结果证明，温室环境调控模式、营养液根系微环境调控模式能够满足该栽培方式中作物生长的环境条件要求，能够保证番茄集中座果、集中采收的数量和时间。