基于物聯(lián)網(wǎng)和LSTM的柑橘園土壤含水量和電導(dǎo)率預(yù)測模型
發(fā)布時間:2024-02-18 00:59
【目的】構(gòu)建柑橘果園環(huán)境信息物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時采集系統(tǒng),建立基于物聯(lián)網(wǎng)和長短期記憶(LSTM)的柑橘園土壤含量和電導(dǎo)率預(yù)測模型,為果園灌溉施肥管理、效果預(yù)測評估提供參考依據(jù)!痉椒ā坷猛寥罍囟取⒑、電導(dǎo)率三合一傳感器,在柑橘果園中設(shè)置5個節(jié)點(diǎn)和1個氣象站,通過ZigBee短距離無線通信和GPRS遠(yuǎn)距離無線傳輸,將果園氣象數(shù)據(jù)和土壤墑情數(shù)據(jù)傳輸至遠(yuǎn)程服務(wù)器。利用LSTM模型建立氣象數(shù)據(jù)與土壤含水量和電導(dǎo)率的預(yù)測模型,計(jì)算均方根誤差(RMSE)和決定系數(shù)(R2)以進(jìn)行性能評估。【結(jié)果】物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程傳輸柑橘果園環(huán)境數(shù)據(jù),建立了基于LSTM和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)的土壤含水量和電導(dǎo)率預(yù)測模型,模型在5個節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練結(jié)果分別為:LSTM模型訓(xùn)練的土壤含水量和電導(dǎo)率的RMSE范圍分別為6.74~8.65和6.68~8.50,GRNN模型訓(xùn)練的土壤含水量和電導(dǎo)率的RMSE范圍分別為7.01~14.70和7.60~13.70。利用生成的LSTM模型和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,將土壤含水量和電導(dǎo)率的預(yù)測值與實(shí)測值進(jìn)行回歸分析,LSTM模型擬合的土壤含水量和電導(dǎo)率的R2范...
【文章頁數(shù)】:11 頁
【文章目錄】:
1 柑橘園環(huán)境信息物聯(lián)網(wǎng)傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)
1.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)
1.2 物聯(lián)網(wǎng)傳輸系統(tǒng)硬件
1.3 物聯(lián)網(wǎng)傳輸系統(tǒng)軟件
1.3.1 ZigBee組網(wǎng)協(xié)議
1.3.2 節(jié)點(diǎn)軟件
2 材料與方法
2.1 區(qū)域概況與數(shù)據(jù)采集預(yù)處理
2.2 GRNN模型
2.3 LSTM模型
2.4 模型性能測試標(biāo)準(zhǔn)
3 結(jié)果與分析
3.1 LSTM和GRNN模型訓(xùn)練設(shè)置
3.2 模型性能表現(xiàn)
3.3 模型擬合分析
4 結(jié)論
本文編號:3901619
【文章頁數(shù)】:11 頁
【文章目錄】:
1 柑橘園環(huán)境信息物聯(lián)網(wǎng)傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)
1.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)
1.2 物聯(lián)網(wǎng)傳輸系統(tǒng)硬件
1.3 物聯(lián)網(wǎng)傳輸系統(tǒng)軟件
1.3.1 ZigBee組網(wǎng)協(xié)議
1.3.2 節(jié)點(diǎn)軟件
2 材料與方法
2.1 區(qū)域概況與數(shù)據(jù)采集預(yù)處理
2.2 GRNN模型
2.3 LSTM模型
2.4 模型性能測試標(biāo)準(zhǔn)
3 結(jié)果與分析
3.1 LSTM和GRNN模型訓(xùn)練設(shè)置
3.2 模型性能表現(xiàn)
3.3 模型擬合分析
4 結(jié)論
本文編號:3901619
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