基于模糊神经网络的温室二氧化碳控制

The Carbon Dioxide Control in Greenhouse based on Fussy Neural NETwork

在温室蔬菜大棚控制技术的科技改造中,智能控制将成为温室控制的关键技术。二氧化碳是农作物进行光合作用的主要原料之一,温室大棚由于其封闭性,随着农作物光合作用的进行,如果没有新的二氧化碳气体注入的话,会造成室内二氧化碳浓度远低于室外,不利于农作物生长。本文提出一种利用BP神经网络结合模糊控制的方法,对温室二氧化碳的输入量进行控制。这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输、准确的数学模型等缺陷,并使用Matlab进行了仿真,仿真结果表明该方法有效。

This paper presents a Carbon Dioxide control algorithm based on BP fussy control and artificial neural network in greenhouse; It gets over the defects of the control methods inexistence, which needs abundant data transmission and exact mathematical model. Finally the paper verifies the fussy neural network by Matlab-simulation and the results show the advantages.