基于番茄生长模型的决策控制系统研究.pdf

第 13 期2023 年 7 月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.13July,2023基金项目:吉林省科技发展计划项目;项目名称:基于数据挖掘技术的全基因组选择方法研发及云计算平台体系构建;项目编号:YDZJ202201ZYTS692。作者简介:张威(1998),男,河南周口人,硕士研究生;研究方向:智慧农业。通信作者:唐友(1979),男,黑龙江龙江人,教授,博士;研究方向:生物信息学,农业信息化。基于番茄生长模型的决策控制系统研究张 威1,唐 友1,2(1.吉林化工学院,吉林 吉林 132022;2.吉林农业科技学院,吉林 吉林 132101)摘要:番茄实现决策控制对推动温室生产管理自动化具有重要意义。文章以番茄作物为研究对象,结合番茄生长周期和环境因素,提出了基于番茄生长模型的决策控制系统。首先,根据番茄不同生长阶段的生长特征,构建了生长模型,并结合温度、湿度、光照等环境因素进行参数优化。其次,将生长模型与传感器监测的实时生长数据进行匹配,通过真实数据与模型校验,验证了模型的准确性和实用性。最后,将生长模型与控制算法相结合,实现了对番茄作物生长的动态控制和优化。实验表明,基于番茄生长模型的决策控制系统可实现对番茄作物的精细化管理和产量提升,具有巨大的应用潜力和前景。关键词:大棚番茄;生长模型;自动控制中图分类号:TP39;S641.2;S626.5 文献标志码:A1 相关概念1.1 智慧农业 智慧农业的本质是将物联网技术应用于农业生产和管理,以传感器和软件为基础,利用移动平台或电脑进行精准控制。通过运用现代信息技术,包括更灵敏的感知技术、更广泛的互联互通技术和更深入的智能化技术,农业系统的运行更为高效和智慧化,从而提高农产品的竞争力,支持农业可持续发展和推动乡村振兴,让传统农业具备“智慧”特性1,更具智能化2。1.2 生长模型 智慧农业采用物联网技术、传感器和软件以及移动平台或电脑进行精准控制农业生产和管理3。作物生长模型是一种高效的工具,可以通过仿真模拟和预测分析不同阶段及不同抗压强度的作物栽种管理和自然环境控制方法对作物生长发育产生的影响。这种模型可以改进作物管理方法和自然环境调控方法,是实现精准农业的重要手段。作物生长模型也是现代精准农业系统必不可少的组成部分,这种在精准农业中应用的现代高科技系统可以大大提高农业的效率和生产力。2 决策控制系统的工作原理 研究番茄生长模型决策控制系统的目的是通过对番茄生长过程的了解,应用人工智能和先进的控制技术,为种植者提供精准的决策支持和生产控制,从而实现高效、稳定、可持续的番茄生产。这种决策控制系统可以通过感知环境信息,运用模型预测、优化调控、反馈调整等方式,帮助种植者实现生产监测、作物疾病预防、光合有效利用等目标。同时,与传统的种植方法相比,这种系统还可以节约成本,提高产量和质量,实现智能生产、精准管理的目标4。为解决现有温室番茄生长模型预测准确率低的问题,基于番茄生理学,建立了非线性模型,以温室内环境参数作为变量进行建模5。该模型描述了温室内温度、湿度、土壤温度、土壤湿度等环境因子在作物生长中的影响。模型解释性强,且精度较高,能够较好地描述环境因素对番茄发育速度的影响。3 决策控制系统的结构 在温室大棚中,番茄生长不容易受到外界的自然环境条件的变化而影响,进行相关实验比较方便,使用传感器来监测和控制番茄生长环境因子是一种比较容易的方式,可以提供较为精确的数据,帮助种植42第 13 期2023 年 7 月无线互联科技智能控制No.13July,2023者更好地了解和掌握番茄生长的情况,从而实现更加精准的生产管理。本文实验选择大棚番茄作为研究对象,并通过分析作物生长状况以及温室种植环境,进行大量的温室试验和数据统计。基于这些科学数据和统计结果,使用科学方法构建了一个基于生理生态过程的作物生长模型,从而更加深入地研究番茄生长的规律和特点。对建立完成的生长模型进行硬件实验,由各个传感器传给中端处理器的数据进行大棚环境的控制,及时进行灌溉、通风、补光等操作,完成自动化控制。4 控制系统的基础设计4.1 总体方案设计 首先对大棚番茄与大棚内温度、湿度、二氧化碳浓度的数据进行传感器采集,通过对各传感器采集到的数据分别进行识别与处理,保留有效数据并对异常数据进行处理,利用算法进行数据特征提取,建立番茄生 长 模 型,最 后 完 成 对 大 棚 番 茄 的 自 动 化控制6-7。4.2 番茄生长模型的构建 皮尔逊相关系数是一个用于衡量两个随机变量之间线性相关度的指标,取值为-11。设有两个变量 X 和 Y,他们之间的皮尔逊相关系数可以反映他们之间的相关程度。具体来说,当系数为 1 时表示两者完全正相关,为-1 时表示两者完全负相关,当系数为0 时表示两者不相关。xy=cov(X,Y)XY=E(X-X)(Y-Y)XY(1)上述公式中,cov(X,Y)表示变量 X 与变量 Y 的协方差,X表示变量 X 的标准差,Y表示变量 Y 的标准差。正态性检验是一种判断总体是否正态分布的方法,利用观测数据进行实现。使用 Shapiro-Wilk检验法对番茄生长数据进行正态性检验,基于两个假设 样本来自的总体分布服从正态分布(H0)或不服从正态分布(H1)。结果如表 1 所示。表 1 番茄生长数据正态性检验结果YX1X2X3X4X5w0.8220.8580.9210.8770.9520.877p0.0420.0870.4210.0520.8200.134 根据以上数据(其中,果实直径为 Y,光照强度为X1,白天土壤温度为 X2,白天土壤湿度为 X3,夜晚土壤温度为 X4,夜晚土壤湿度为 X5),变量 w 的值接近于 1,而且 p0.05,这表示整个样本数据符合正态分布要求,因此可以使用皮尔逊相关系数进行分析。番茄生长数据中各变量之间的相关性如表 2 所示。表 2 番茄果实数据相关系数YX1X2X3X4X5Y1.0000.9570.9510.9420.9330.923X11.0000.9740.9710.9420.971X21.0000.9230.9780.987X31.0000.9850.916X41.0000.945X51.000 根据表 2 的数据(其中,果实直径为 Y,光照强度为 X1,白天土壤温度为 X2,白天土壤湿度为 X3,夜晚土壤温度为 X4,夜晚土壤湿度为 X5),可以得出大棚番茄的果实直径与各个环境因子之间的相关系数分别为 0.957、0.951、0.942、0.933、0.923。表示在番茄生长的过程中,果实直径和各个环境因子之间存在着较强的相关关系。输入参数包括果实横向直径、纵向直径、湿度、温度。生长环境与作物生长之间的关系相关系数如图1 所示。根据图 1 的观察结果(其中,nightT 为夜间土壤温度,nightS 为夜间土壤湿度,dayT 为白天土壤温度,dayS 为白天土壤湿度,furitW 为果实重量,furitL 为果实直径,furitDW 为果实干重,Outcome 为输出健康生长),可以发现一些显著的特征。例如,番茄健康成长的标签 Outcome 与白天土壤湿度 dayS 之间的正相关系数相对较高,说明在一定湿度范围内,番茄的生长与土壤湿度呈正相关。同样,土壤湿度 dayS 和果实直径 furitL 之间的相关性也比较强。5 温室环境的控制措施5.1 温度控制 在讨论苗期番茄生长模型时,通过调研和实验发现,番茄在苗期生长发育的最适温度范围为白天 2025,晚上 1416,并且要避免温度低于 7 或高于 35,这些极端气温都会损害番茄幼苗的生长。这些结论通过实地验证和文献资料得到了证实。当温室内气温过高时,对大棚进行通风处理;当温室内气温过低时,打开暖风机,进行加热。5.2 湿度控制 湿度对番茄的健康成长有直接影响。通过查阅52第 13 期2023 年 7 月无线互联科技智能控制No.13July,2023 图 1 相关系数文献得知,相对湿度在 60%80%的环境最适宜番茄生长,这种湿度不会导致植株之间空气流通不畅,从而减轻了病菌滋生的风险,同时也可以帮助番茄保持正常的生长速度和高产量。相反,如果湿度过高,空气无法流通,会引起番茄发霉和腐烂。如果湿度过低,叶子和根部会失去水分,导致番茄生长缓慢或死亡。当湿度过高时,对大棚进行通风处理;当湿度过低时,进行洒水处理。因此,在温室大棚中种植番茄时,需要控制湿度在适宜范围内,同时保证大棚良好的通风,以维持合适的温湿度环境,从而促进番茄生长和增加产量。5.3 光照控制 光照对番茄生长非常重要。番茄是一种喜光作物,能够利用光合作用产生能量,促进生长。温室大棚中光照充足,番茄植株的生长速度会加快。而过强或过弱的光照则会对番茄生长产生不良影响。过强的光线会使番茄植株的温度升高,引起叶片灼伤、枯萎甚至死亡;过弱的光照则会导致植株生长缓慢、花芽发育不良等问题。因此,在温室大棚中根据番茄生长特点和生长阶段,合理调整光照条件,可以最大化地发挥光照的作用,提高番茄的产量和品质。当光照强度过高时,对大棚进行遮光处理;当光照强度过低时,对大棚内进行补光操作。6 结语 随着科技的不断发展和人们对食品安全和品质的需求不断提高,现代化的精准农业技术逐渐受到农民和农业企业的青睐。在现代农业领域,决策控制系统的引入可以帮助农民更加高效地管理和控制温室大棚中的环境条件,实现精准农业。决策控制系统可以实现对温室大棚内温度、湿度、光照等因素的实时监测和控制,根据植物生长阶段和环境条件变化自动调整温室大棚内的环境参数;同时,还可以通过数据分析和预测模型为农民提供科学、合理的种植方案和管理建议,帮助农民在生产中做出智能化、精准化的决策,提高农业生产效率和经济效益。参考文献1杨敏慎,刘晓雨,郭辉.气候变暖和 CO2浓度升高对农作物的影响 J.江苏农业学报,2021(1):246-258.2陈一鸣.农业供给侧结构性改革路径浅析J.农村经济与科技,2020(24):263-264.3燕佳惠,张虎,许晓燕.番茄大棚物联网数据采集系统的设计J.现代农业装备,2022(3):52-56.4马成龙.日光温室冬春茬番茄高产栽培技术J.种子科技,2022(22):77-79.5王渊龙.设施番茄生长模型构建及数字化种植系统研发D.泰安:山东农业大学,2022.6程陈,冯利平,薛庆禹,等.日光温室黄瓜生长发育 模 拟 模 型 J.应 用 生 态 学 报,2019(10):62第 13 期2023 年 7 月无线互联科技智能控制No.13July,20233491-3500.7陈永快,黄语燕,王涛,等.基于有效积温的 NFT栽培小白菜生长模型J.江苏农业科学,2020(17):229-233.(编辑 沈 强)Research on decision control system based on tomato growth modelZhang Wei1 Tang You1 2 1.Jilin Institute of Chemical Technology Jilin 132022 China 2.Jilin Agricultural Science and Technology University Jilin 132101 China Abstract The realization of decision-making control on tomato is of great significance to promote the automation of greenhouse production management.In this study tomato crops were taken as the research object combined with tomato growth cycle and environmental factors a decision-making control system based on tomato growth model was proposed.First according to the growth characteristics of tomato in different growth stages a growth model was constructed and parameters were optimized in combination with environmental factors such as temperature humidity and light.Secondly the growth model was matched with the real-time growth data monitored by the sensor and the accuracy and practicability of the model were verified by comparing the real data with the model.Finally the growth model is combined with the control algorithm to realize the dynamic control and optimization of tomato crop growth.The test shows that the decision-making control system based on the tomato growth model can realize the refined management and yield improvement of tomato crops and has great application potential and prospects.Key words greenhouse tomato growth model automatic control(上接第 23 页)Research on indoor positioning method based on Bluetooth wireless technologyChen Limin1 Chen Yuning2 1.Fujian Electric Power Vocational and Technical College Quanzhou 362000 China 2.State Grid Quanzhou Power Supply Company Quanzhou 362000 China Abstract Wireless indoor positioning has a wide range of application scenarios and Bluetooth technology occupies an important position in this field.The traditional Bluetooth indoor positioning technology shows some defects in the practical application.Through the improved Bluetooth fingerprint indoor positioning algorithm the positioning ability is improved.Based on Bluetooth Beacon technology this paper introduces the models of Bluetooth receiving signal strength correction signal transmission path loss coefficient calculation and improves Bluetooth indoor positioning algorithm.Combined with actual detection and software simulation the application effect and accuracy of various algorithm models are tested.The results show that the design algorithm is better than the traditional Bluetooth in terms of positioning accuracy.Fingerprint localization algorithm.Key words Bluetooth Beacon technology indoor positioning algorithm simulation72