CAJ | 학술논문

针对传统温室控制系统中存在的控制方案达不到最优化、反应滞后以及控制器调节不同步等问题,提出了基于全局变量的优化预测方法.该方法将温室内部温湿度与光照等数据、作物的生长状况、控制器当前状态、温室外部环境的相应数据及当地天气情况进行融合,利用各全局变量,通过数学模型得出温室未来环境状况的短期预测值,采用神经网络实现控制,解决了温室控制中的大滞后和大惯性等问题.仿真结果证明了该模型的有效性及合理性,对温室内气候智能控制的发展具有一定的参考价值.
침대전통온실공제계통중존재적공제방안체불도최우화、반응체후이급공제기조절불동보등문제,제출료기우전국변량적우화예측방법.해방법장온실내부온습도여광조등수거、작물적생장상황、공제기당전상태、온실외부배경적상응수거급당지천기정황진행융합,이용각전국변량,통과수학모형득출온실미래배경상황적단기예측치,채용신경망락실현공제,해결료온실공제중적대체후화대관성등문제.방진결과증명료해모형적유효성급합이성,대온실내기후지능공제적발전구유일정적삼고개치.