為解決農(nóng)場當(dāng)?shù)禺?dāng)時的復(fù)合肥料精準(zhǔn)化配料問題,本研究將水肥一體化智能灌溉施肥系統(tǒng)作為研究對象,構(gòu)建了水肥濃度智能感知與精準(zhǔn)配比系統(tǒng)。首先提出現(xiàn)場在線水肥溶液智能感知模型的快速建立方法,利用數(shù)據(jù)分析算法從傳感器實時監(jiān)測的一系列濃度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型設(shè)計水肥濃度智能感知與精準(zhǔn)配比系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu),闡述系統(tǒng)工作原理;并通過三種水體模擬在線配肥驗證了該系統(tǒng)原位指導(dǎo)水肥濃度配比的有效性,同時評價了水體電導(dǎo)率對水肥配比濃度的干擾。試驗結(jié)果表明,正則化條件下二階的多項式擬合曲線是表達(dá)溶液電導(dǎo)率與水肥濃度的變化關(guān)系最優(yōu)的模型,相關(guān)系數(shù)R2均大于0.999,由此模型可得出用戶關(guān)心的復(fù)合肥各指標(biāo)濃度。三種水體模擬在線配肥結(jié)果表明,水體會干擾電導(dǎo)率導(dǎo)致無法準(zhǔn)確反演水肥配比的濃度,相對偏差值超過了0.1。因此,本研究提出的在線水肥智能感知與精準(zhǔn)配比系統(tǒng)實現(xiàn)了消除當(dāng)?shù)厮w電導(dǎo)率對水肥配比準(zhǔn)確性的干擾,通過模型計算實現(xiàn)復(fù)合肥精準(zhǔn)化配比,并得出各指標(biāo)濃度。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單,配比精準(zhǔn),易與現(xiàn)有水肥一體機或者人工配肥系統(tǒng)結(jié)合使用,可廣泛應(yīng)用于設(shè)施農(nóng)業(yè)栽培、果園栽培和大田經(jīng)濟作物栽培等環(huán)境下的精準(zhǔn)智能... 

【文章來源】：智慧農(nóng)業(yè)(中英文). 2020,2(02)

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

試驗方案技術(shù)路線

由結(jié)果可見，曲線的相關(guān)指數(shù)R2大于0.95，均達(dá)到顯著水平，一階到二階擬合曲線的相關(guān)指數(shù)R2從0.995到0.999有明顯提高，說明二階擬合曲線對比一階擬合曲線的精度更高，擬合度更好，更接近實際濃度。多項式階數(shù)的進一步增加相關(guān)指數(shù)沒有顯著變化，而且隨著階數(shù)和樣本特征增加，當(dāng)樣本數(shù)相對較少時，上圖中的高階曲線擬合過程容易使得模型陷入過擬合。為緩解過擬合問題，本研究采用第二種方法對芭田13-40-6水肥溶液不同階的曲線擬合，即引入正則化項，最終目標(biāo)函數(shù)在平均損失函數(shù)上增加不同的正則化項，從而選擇模型誤差和模型復(fù)雜度同時較小的模型。如圖3所示，芭田13-40-6多項式回歸的基礎(chǔ)上對目標(biāo)函數(shù)正則化，分別利用L1范數(shù)，L1范數(shù)結(jié)合L2范數(shù)建立多項式回歸的正則項，對應(yīng)的損失函數(shù)分別是：

其中，λ>0,p∈[0,1]，分別表示L1范數(shù)的系數(shù)和L1范數(shù)的權(quán)重。肥料進行不同階的曲線擬合，損失函數(shù)正則化后的擬合曲線如圖2所示。正則化項是多項式系數(shù)的單調(diào)遞增函數(shù)，最小化損失函數(shù)的過程中，經(jīng)驗風(fēng)險越小模型偏差越小，而復(fù)雜度越高；模型越復(fù)雜，正則化項取值越大，從而限制模型的復(fù)雜度。對比正則化前后的曲線圖2(a），圖3(a）和圖3(b），隨著多項式階數(shù)的增加，標(biāo)準(zhǔn)多項式擬合曲線圖2(a）存在偏離，而正則化后的多項式擬合曲線圖3(a）和圖3(b），在高階擬合曲線情況下正則化取值增大，模型變量受到限制，避免了過擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]滴灌壓差施肥肥液濃度變化及其對水肥分布影響研究[D]. 韓啟彪.揚州大學(xué) 2018

碩士論文
[1]渭北旱塬蘋果及葡萄水肥一體化技術(shù)研究[D]. 章偉.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2016



本文編號：3485875