【摘要】：作物蒸騰量(ET0)是大氣陸地水文循環(huán)中最重要的組成部分,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,實(shí)時(shí)采集一些氣象數(shù)據(jù)和土壤環(huán)境數(shù)據(jù)成為可能。在農(nóng)業(yè)灌溉領(lǐng)域,為了持續(xù)有效的節(jié)約灌溉水資源,精準(zhǔn)預(yù)測(cè)作物需水量十分關(guān)鍵。本文針對(duì)如何使用智能算法提高作物蒸騰量預(yù)測(cè)精度展開研究,采用生物啟發(fā)式優(yōu)化算法優(yōu)化模型的參數(shù),同時(shí)引入波形疊加的函數(shù)調(diào)整極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)模型的激活函數(shù),該改進(jìn)策略提高了極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性;此外借鑒人腦學(xué)習(xí)記憶機(jī)理,結(jié)合概念漂移大數(shù)據(jù)流特點(diǎn),提出一種深度極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型,提高了作物蒸騰量的預(yù)測(cè)精度,減少了預(yù)測(cè)時(shí)間損耗和計(jì)算成本,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在線預(yù)測(cè)。本論文的主要工作如下:(1)針對(duì)小數(shù)據(jù)模型,構(gòu)建合理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,采用改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)算法(PSO-SWELM)預(yù)測(cè)作物蒸騰量;首先極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性能與輸入層和隱含層之間的連接權(quán)值和閾值密切相關(guān),本文將通過粒子群算法不斷迭代尋優(yōu)的思想尋找其輸入層和隱含層的最優(yōu)權(quán)值和閾值,其中算法的預(yù)測(cè)輸出值與彭曼公式計(jì)算的理想目標(biāo)輸出值之間的平方根誤差和(RMSE)被作為粒子群尋優(yōu)過程中的適應(yīng)度函數(shù);同時(shí)在激活函數(shù)選擇階段,考慮有限的土壤環(huán)境數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)的特點(diǎn),選取具有強(qiáng)調(diào)高低頻擬合能力的小波函數(shù)和反雙曲線正弦函數(shù)相結(jié)合的波形疊加函數(shù)作為新的激活函數(shù),提高了作物蒸騰量的預(yù)測(cè)精度。(2)針對(duì)大規(guī)模實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù),提出一種新的動(dòng)態(tài)深度極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型(DELM);DELM模型借鑒人腦對(duì)已經(jīng)學(xué)習(xí)過的知識(shí)的再次鞏固學(xué)習(xí)機(jī)制,構(gòu)建了深度極限學(xué)習(xí)機(jī)的再次訓(xùn)練機(jī)制;根據(jù)每個(gè)數(shù)據(jù)塊的預(yù)測(cè)精度,定義預(yù)測(cè)精度與隱含層節(jié)點(diǎn)的函數(shù)關(guān)系,動(dòng)態(tài)調(diào)整隱含層節(jié)點(diǎn)來提高模型的預(yù)測(cè)精度;同時(shí)將采集的大規(guī)模數(shù)據(jù)分成多個(gè)小數(shù)據(jù)塊,采用“求同存異”策略,基于已有模型和新的數(shù)據(jù)集運(yùn)用增量式極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練更新模型。DELM模型在處理大數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本時(shí),不僅提高了作物灌溉需水量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,而且還縮短了算法的預(yù)測(cè)時(shí)間。(3)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能灌溉系統(tǒng)平臺(tái)框架的構(gòu)建,通過采集物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的各類型傳感器采集農(nóng)田的土壤數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)等關(guān)鍵信息,然后建立良好的數(shù)據(jù)庫采集系統(tǒng)將采集數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存到數(shù)據(jù)庫中,然后實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫與Matlab算法仿真平臺(tái)的導(dǎo)通,最后采用計(jì)算機(jī)設(shè)備利用建立的智能預(yù)測(cè)模型求解具體的作物需水量,合理的制定灌溉方案,進(jìn)而控制灌溉設(shè)備,實(shí)現(xiàn)適時(shí)、適量灌溉。本文結(jié)合生物智能優(yōu)化算法和深度學(xué)習(xí)機(jī)制通過參數(shù)的優(yōu)化來改進(jìn)傳統(tǒng)的極限學(xué)習(xí)機(jī)智能預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)作物需水量,其成果對(duì)于節(jié)約水資源,合理灌溉農(nóng)作物具有重要貢獻(xiàn)。
【圖文】：

第二章 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及較差。構(gòu)建農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)需要考慮以下幾條因素：系統(tǒng)的復(fù)利用性能以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩阅芎涂煽啃阅躘42]。可擴(kuò)展性網(wǎng)體系除了能夠執(zhí)行好系統(tǒng)本身的功能外，還可以擴(kuò)展自身并能。例如對(duì)系統(tǒng)新增加一些數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，該體系應(yīng)能在保證原都正常運(yùn)轉(zhuǎn)的前提下，能夠針對(duì)新的數(shù)據(jù)快速建立采集系統(tǒng)，同統(tǒng)的運(yùn)行�？蓮�(fù)用性是指農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中各類傳感器采集的數(shù)據(jù)信用到多個(gè)工程應(yīng)用中，提高了數(shù)據(jù)的采集效率，實(shí)現(xiàn)了資源的高約成本。安全性和可靠性顧名思義：農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系所處環(huán)境復(fù)傳感器設(shè)備不僅要穩(wěn)定可靠，集成度高，而且整個(gè)體系結(jié)構(gòu)的部突發(fā)事件，多種任務(wù)調(diào)度，以確保網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)[43]。根據(jù)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系的基本構(gòu)建原則以及農(nóng)業(yè)的具體需求如圖 2.1 所示，目前采用五層的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)層次結(jié)構(gòu)模型，由下包括全面感知層、硬件接口層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)處理層和最終對(duì)應(yīng)通信協(xié)議各不相同[44]。

第二章 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及機(jī)器學(xué)習(xí)智能目前是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)感知信息、傳輸數(shù)據(jù)的重要途徑。傳感器類農(nóng)田參數(shù)進(jìn)行選擇，圖 2.2 所示為農(nóng)業(yè)采集信息的一些傳感器業(yè)傳感器將趨向微型化、低能耗和高可靠性，所以如何采用智感網(wǎng)絡(luò)的路由分布策略，延長其使用壽命，降低傳感器網(wǎng)絡(luò)采究重點(diǎn)[46]。別技術(shù)。是指在感知層中對(duì)各個(gè)物體身份進(jìn)行特定的標(biāo)號(hào)識(shí)用的身份識(shí)別為射頻識(shí)別技術(shù)，用來對(duì)物體進(jìn)行編碼識(shí)別。術(shù)。這里的通信技術(shù)大致可以分為兩類：其中一類是指無線通離的自組織網(wǎng)絡(luò)，如 ZigBee、Wifi 等；另一類是指網(wǎng)絡(luò)接入實(shí)現(xiàn)，例如 WLAN 等專業(yè)網(wǎng)絡(luò)，GSM 等蜂窩網(wǎng)。理技術(shù)。在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)層，，采用智能算法對(duì)這些大量的信，例如數(shù)據(jù)挖掘算法、生物啟發(fā)式優(yōu)化算法、圖像處理中的模數(shù)據(jù)云計(jì)算等技術(shù)。
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18;S274.2

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本文編號(hào)：2609935