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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KT下进行验证,结果表明,模型在KT≥0.5(晴)时预测效果最好,且在其他KT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。  相似文献   
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