發(fā)布時(shí)間：2017-10-30 20:04

  本文關(guān)鍵詞：溫室能耗與作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究及Android監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： 溫室模型 能耗與產(chǎn)量 改進(jìn)型PSO-GA Android

【摘要】：溫室環(huán)境調(diào)控是現(xiàn)代溫室中最重要的關(guān)鍵技術(shù)之一,提高溫室環(huán)境控制的能力才能更好的促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的不斷發(fā)展。隨著國內(nèi)溫室大棚的迅速增多,為了提高農(nóng)作物生產(chǎn)效率,增加經(jīng)濟(jì)收入,對(duì)溫室的智能監(jiān)控是實(shí)現(xiàn)溫室高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)的必然要求。溫室智能監(jiān)控是指通過收集農(nóng)業(yè)知識(shí)、技術(shù)以及各種試驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建專家系統(tǒng),以建立作物生長(zhǎng)的數(shù)學(xué)模型為理論依據(jù),研究出的一種指導(dǎo)溫室調(diào)控和作物生長(zhǎng)的溫室專家控制系統(tǒng)。為了設(shè)計(jì)一種指導(dǎo)溫室供熱與預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量的智能監(jiān)控系統(tǒng),研究了溫室供熱能耗與作物產(chǎn)量之間的關(guān)系。根據(jù)溫室能量與物質(zhì)平衡原理,建立了以Venlo型溫室為對(duì)象的溫室能量流動(dòng)模型;根據(jù)作物的光合作用,呼吸作用、物質(zhì)分配流動(dòng)等過程,建立了以番茄為對(duì)象的物質(zhì)流動(dòng)模型。對(duì)建立的物質(zhì)能量流動(dòng)模型采用優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),使之符合真實(shí)試驗(yàn)溫室。比較了傳統(tǒng)遺傳算法和粒子群算法的優(yōu)缺點(diǎn)后,提出一種改進(jìn)型粒子群遺傳算法混合算法(改進(jìn)型PSO-GA)來辨識(shí)模型的參數(shù)。改進(jìn)型PSO-GA是基于粒子群和遺傳算法相結(jié)合,并引入自適應(yīng)算子提高算法收斂速度和收斂精度,克服了單一粒子群群算法容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,相比較于遺傳算法,在收斂速度上有明顯優(yōu)勢(shì)。結(jié)合試驗(yàn)溫室的環(huán)境數(shù)據(jù)和溫室能耗數(shù)據(jù)對(duì)溫室能量流動(dòng)模型分別采用三種算法進(jìn)行辨識(shí),辨識(shí)的結(jié)果表明,改進(jìn)型PSO-GA優(yōu)化算法比傳統(tǒng)PSO和GA算法在辨識(shí)參數(shù)的速度上快23%,辨識(shí)精度上高1.5%。經(jīng)過辨識(shí)的溫室能量流動(dòng)模型模擬的溫室供熱能耗在整體趨勢(shì)上貼合實(shí)際溫室能耗,6天的模擬總能耗與實(shí)際總能耗存在8.9%的誤差,證明了溫室能量流動(dòng)模型基本符合實(shí)際試驗(yàn)溫室。利用溫室能量流動(dòng)模型和作物物質(zhì)流動(dòng)模型模擬研究了溫室供熱能耗與作物產(chǎn)量之間關(guān)系,模擬試驗(yàn)溫室2月10日室內(nèi)平均溫度從14.9℃增加25.9℃,模擬的作物產(chǎn)量增加了24.5%,而模擬的溫室供熱能耗增加了109.7%。利用建立的溫室能量流動(dòng)模型和作物物質(zhì)流動(dòng)模型來指導(dǎo)溫室智能監(jiān)控,設(shè)計(jì)了基于Android平臺(tái)溫室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由基于CAN總線的嵌入式系統(tǒng)、溫室本地監(jiān)控主機(jī)、Android遠(yuǎn)程客戶端三部分組成。
【關(guān)鍵詞】：溫室模型 能耗與產(chǎn)量 改進(jìn)型PSO-GA Android
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP277
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 課題背景與意義11-12
• 1.2 溫室監(jiān)控技術(shù)概述12-15
• 1.2.1 溫室監(jiān)控技術(shù)12-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究情況13-14
• 1.2.3 國外研究情況14
• 1.2.4 溫室監(jiān)控發(fā)展趨勢(shì)14-15
• 1.3 溫室模型的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3.1 溫室氣候模型的研究16
• 1.3.2 作物產(chǎn)量模型的研究16-17
• 1.4 模型參數(shù)辨識(shí)的發(fā)展17-18
• 1.5 本文研究?jī)?nèi)容與方法18-21
• 第2章 溫室模型研究21-33
• 2.1 引言21-22
• 2.2 溫室能量流動(dòng)模型建立22-27
• 2.2.1 Venlo型溫室簡(jiǎn)介22-23
• 2.2.2 Venlo型溫室能量流動(dòng)模型23-26
• 2.2.3 能量流動(dòng)模型參數(shù)的選擇26-27
• 2.3 作物物質(zhì)流動(dòng)模型27-31
• 2.3.1 光合作用模型28-29
• 2.3.2 緩沖層物質(zhì)流動(dòng)模型29-30
• 2.3.3 果實(shí)物質(zhì)轉(zhuǎn)化模型30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-33
• 第3章 參數(shù)辨識(shí)的算法研究33-47
• 3.1 引言33
• 3.2 遺傳算法33-36
• 3.2.1 GA的算法流程34-35
• 3.2.2 GA的參數(shù)設(shè)置35
• 3.2.3 GA的優(yōu)缺點(diǎn)35-36
• 3.3 粒子群算法36-41
• 3.3.1 PSO的算法流程36-38
• 3.3.2 PSO粒子更新過程38-39
• 3.3.3 PSO的參數(shù)設(shè)置39
• 3.3.4 PSO的優(yōu)缺點(diǎn)39-40
• 3.3.5 GA與PSO的比較40-41
• 3.4 改進(jìn)型PSO-GA算法41-45
• 3.4.1 算法概述和流程41-42
• 3.4.2 PSO算子操作42-43
• 3.4.3 GA算子操作43-44
• 3.4.4 自適應(yīng)算子操作44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-47
• 第4章 模型驗(yàn)證與模擬分析47-57
• 4.1 引言47
• 4.2 試驗(yàn)溫室概述47-49
• 4.3 溫室模型驗(yàn)證與模擬49-54
• 4.3.1 模型參數(shù)辨識(shí)49-51
• 4.3.2 溫室能耗模擬51-53
• 4.3.3 溫室能耗模擬預(yù)測(cè)53-54
• 4.3.4 番茄干物質(zhì)積累量模擬54
• 4.4 本章小結(jié)54-57
• 第5章 溫室遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)57-67
• 5.1 引言57
• 5.2 系統(tǒng)需求分析57
• 5.3 溫室遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)總體設(shè)計(jì)57-60
• 5.3.1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)58-59
• 5.3.2 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)59-60
• 5.4 主機(jī)監(jiān)控程序設(shè)計(jì)60-61
• 5.5 服務(wù)器程序設(shè)計(jì)61-64
• 5.5.1 與監(jiān)控程序的通信62-63
• 5.5.2 讀取SQL Server數(shù)據(jù)庫63
• 5.5.3 與Android客戶端的通信63-64
• 5.6 本章小結(jié)64-67
• 第6章 客戶端的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)67-83
• 6.1 引言67
• 6.2 Android客戶端開發(fā)基礎(chǔ)67-69
• 6.2.1 Android開發(fā)環(huán)境67-68
• 6.2.2 Android應(yīng)用架構(gòu)68-69
• 6.3 Android與服務(wù)器通信69-71
• 6.3.1 通信方式69-70
• 6.3.2 JSON數(shù)據(jù)解析70-71
• 6.4 主要功能界面實(shí)現(xiàn)71-81
• 6.4.1 登錄界面72-74
• 6.4.2 主界面74-76
• 6.4.3 環(huán)境界面76-79
• 6.4.4 控制界面79-80
• 6.4.5 預(yù)測(cè)信息界面80-81
• 6.5 本章小結(jié)81-83
• 第7章 結(jié)論與展望83-85
• 7.1 結(jié)論83
• 7.2 創(chuàng)新點(diǎn)83
• 7.3 展望83-85
• 參考文獻(xiàn)85-89
• 致謝89-90
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果90

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