基于HSIC的日光温室温度传感器优化配置策略

在经济成本和管理便捷性约束下，为有效监测日光温室内非均匀分布的温度信息，需要对数量有限的传感器进行优化配置，从而降低配置冗余，并增强温度信息丰度。该研究以山东地区冬季日光温室为研究对象，开展了基于希尔伯特-施密特独立性准则（Hilbert-Schmidt Independence Criterion，HSIC）的传感器配置策略设计及验证工作。首先，在温室内均匀布置了22个温度传感器，采集了冬季寒冷时期28 d共7 880×22组数据，明确了温室温度场空间分布的不均匀性及多传感器配置的基本原则和方法。然后，利用HSIC准则分析了传感器之间的相对独立性，依据信息最大化原则提出了传感器配置优先级排序算法，并根据信息增益率及配置冗余度约束提出了传感器数量选择依据，从而建立了日光温室传感器优化配置策略。最后，策略验证结果表明：相比于22个传感器的温度数据，南北垂直方向上选择S6、S9、S3传感器时，平均温度的RMSE、MAPE和信息增益率分别为0.24 ℃、1.21%、6.70%；东西水平方向上选择H6、H5、H2传感器时，平均温度的RMSE、MAPE和信息增益率分别为0.33 ℃、0.70%、9.47%。上述2组传感器能够有效兼顾准确获取温度整体趋势信息和增强温度信息丰度的双重目标，试验结果证实了配置策略的有效性和可行性。所提的传感器优化配置策略可以为日光温室环境监测与调控提供理论参考和数据支持。

Optimal configuration strategy for temperature sensors in solar greenhouse based on HSIC