【摘要】：精確預(yù)測(cè)日光溫室溫度是實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室精準(zhǔn)調(diào)控的前提。由于溫室是復(fù)雜非線性系統(tǒng),受室內(nèi)外眾多環(huán)境因素影響,且部分因素難以準(zhǔn)確測(cè)量和建模,因此,難以通過(guò)機(jī)理分析建立室外因素精確影響室內(nèi)溫度的物理模型。而現(xiàn)有時(shí)間序列分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等僅基于數(shù)據(jù)的方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度也較低。本文提出連續(xù)時(shí)間段聚類(lèi)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的二步日光溫室溫度預(yù)測(cè)方法。首先,進(jìn)行二次聚類(lèi),對(duì)室外溫度情況相似的日進(jìn)行聚類(lèi),并將全年劃分為若干個(gè)類(lèi)似時(shí)間段,根據(jù)連續(xù)時(shí)間段內(nèi)相似日的數(shù)量進(jìn)行聚類(lèi),將全年內(nèi)的連續(xù)時(shí)間段歸入若干類(lèi)別。其次,對(duì)不同類(lèi)別的時(shí)間段,分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立室外溫度、相對(duì)濕度、太陽(yáng)輻射、風(fēng)速和溫室室內(nèi)溫度間的關(guān)聯(lián)模型,通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,能夠較為準(zhǔn)確的根據(jù)室外環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)室內(nèi)溫度。通過(guò)涿州實(shí)驗(yàn)農(nóng)場(chǎng)2年數(shù)據(jù)試驗(yàn)驗(yàn)證,通過(guò)二次聚類(lèi),全年連續(xù)時(shí)間段可劃分為3類(lèi),通過(guò)分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并分別訓(xùn)練,結(jié)果表明本方法預(yù)測(cè)誤差僅為6.23%,與現(xiàn)有未分類(lèi)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法對(duì)比,本文方法有效地提高了準(zhǔn)確度,平均誤差降低5.4個(gè)百分點(diǎn)。
[Abstract]:Accurate prediction of solar greenhouse temperature is the premise of accurate control of greenhouse. The greenhouse is a complex nonlinear system, which is influenced by many environmental factors, and some factors are difficult to measure and model accurately. Therefore, it is difficult to establish the physical model of outdoor factors that affect indoor temperature accurately through mechanism analysis. The prediction accuracy of existing time series analysis, artificial neural networks and other data-based methods is also low. In this paper, a two-step solar greenhouse temperature prediction method based on continuous-time clustering and BP neural network is proposed. First of all, the second clustering is carried out to cluster the days with similar outdoor temperature, and the whole year is divided into several similar time periods, according to the number of similar days in the continuous time period. A continuous period of time throughout the year is classified into several categories. Secondly, the correlation models of outdoor temperature, relative humidity, solar radiation, wind speed and indoor temperature in greenhouse are established by using BP neural network for different time periods. Can accurately predict indoor temperature according to outdoor environmental data. Through 2 years data test of Zhuozhou experimental farm, through quadratic clustering, the whole year continuous time period can be divided into 3 categories, and the BP neural network is established and trained separately. The result shows that the prediction error of this method is only 6.23%. Compared with the existing unclassified BP neural network prediction algorithms, the proposed method effectively improves the accuracy and reduces the average error by 5.4%.
【作者單位】： 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61601471) 北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(4164090) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目(2017QC077)
【分類(lèi)號(hào)】：S625;TP183

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本文編號(hào)：2430191