針對(duì)溫室變量微噴作業(yè)中空氣濕度傳感器部署問(wèn)題,在經(jīng)典連續(xù)粒子群思想和算法框架基礎(chǔ)上,重新定義問(wèn)題的表示方法和速度-位置規(guī)則來(lái)優(yōu)化空氣濕度傳感器部署;利用時(shí)空協(xié)同克里金插值方法構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)。針對(duì)適應(yīng)度函數(shù),利用設(shè)計(jì)的離散粒子群算法的迭代計(jì)算得到傳感器位置與數(shù)目。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)最終傳感器部署的采樣值使用Kriging插值與未優(yōu)化的數(shù)據(jù)三維圖進(jìn)行空氣濕度場(chǎng)重建精度對(duì)比和統(tǒng)計(jì)方法驗(yàn)證,驗(yàn)證了該算法的有效性,為溫室變量微噴作業(yè)奠定基礎(chǔ)。

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【部分圖文】：

圖1微噴前后節(jié)點(diǎn)相關(guān)性圖

針對(duì)溫室中空氣濕度監(jiān)測(cè)點(diǎn)部署的問(wèn)題,具體部署方案接近無(wú)窮組,若將每種方案列舉,其工作量大。實(shí)際情況下,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)總會(huì)存在一些不可避免的誤差,本文將空氣濕度監(jiān)測(cè)點(diǎn)按照理想情況處理(即假設(shè)真實(shí)溫度與采集溫度相同)。在具體研究區(qū)域(土壤上方1m3空間)規(guī)則部署15個(gè)傳感器,并記錄微噴前....

圖2新適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)建圖

(5)構(gòu)建新適應(yīng)度函數(shù),本文利用時(shí)空協(xié)同克里金插值函數(shù)[16]構(gòu)建離散粒子群優(yōu)化的適應(yīng)度函數(shù),具體如圖2所示。(6)利用離散粒子群算法優(yōu)化傳感器部署結(jié)構(gòu),通過(guò)新建的離散粒子群算法不斷迭代得到更有代表性的傳感器部署位置與數(shù)目。具體算法流程圖如圖3所示。

圖3傳感器優(yōu)化部署算法流程圖

(6)利用離散粒子群算法優(yōu)化傳感器部署結(jié)構(gòu),通過(guò)新建的離散粒子群算法不斷迭代得到更有代表性的傳感器部署位置與數(shù)目。具體算法流程圖如圖3所示。3仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)及分析

圖4傳感器部署位置圖

本文的實(shí)驗(yàn)是在西南科技大學(xué)生命學(xué)院實(shí)踐基地的費(fèi)約果幼苗扦插溫室大棚進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的,將15個(gè)空氣濕度傳感器均勻分布在監(jiān)測(cè)區(qū)域(微噴頭下1m3的空間),具體如圖4所示。平均絕對(duì)誤差(MAE)、平均相對(duì)誤差(MRE)和均方根誤差(RMSE)[17]的定義為:

本文編號(hào)：3957866