期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于长短时记忆的农作物生长环境数据预测
1
作者
吴超
周紫静
+3 位作者
黄锦铧
许啸寅
邱洪
彭业萍
《深圳大学学报(理工版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期563-573,共11页
针对传统温室农作物生长监控系统控制灵活性差且精确度低等问题,设计了一个面向智慧农业的农作物生长闭环监控系统.引入单变量长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型,对土壤含水率、土壤温度和土壤电导率3个农作物生长环境...
针对传统温室农作物生长监控系统控制灵活性差且精确度低等问题,设计了一个面向智慧农业的农作物生长闭环监控系统.引入单变量长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型,对土壤含水率、土壤温度和土壤电导率3个农作物生长环境数据进行预测研究.在优化时间步长参数的基础上,分析不同预测步长对单变量LSTM模型预测准确性的影响,采用不同时间段的测试集数据对模型的预测性能和稳定性进行验证.分别采用单变量LSTM模型、最小绝对值收敛和选择算法、随机森林回归、双向LSTM模型和编解码LSTM模型进行预测对比,结果表明,单变量LSTM模型预测的平均绝对误差值和均方根误差值均为最小,模型具有更好的准确性和稳定性.本研究设计的农作物生长闭环监控系统能有效预测农作物的生长环境数据,为农作物监控系统的智能控制提供有效数据支撑.
展开更多
关键词
人工智能
监控系统
预测模型
环境数据
长短时记忆网络
时间序列
智慧农业
下载PDF
职称材料
题名
基于长短时记忆的农作物生长环境数据预测
1
作者
吴超
周紫静
黄锦铧
许啸寅
邱洪
彭业萍
机构
深圳大学机电与控制工程学院
深圳大学广东省电磁控制与智能机器人重点实验室
出处
《深圳大学学报(理工版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期563-573,共11页
基金
广东省自然科学基金资助项目(2024a1515030208)
深圳市国际科技合作资助项目(GJHZ20220913143005009)。
文摘
针对传统温室农作物生长监控系统控制灵活性差且精确度低等问题,设计了一个面向智慧农业的农作物生长闭环监控系统.引入单变量长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型,对土壤含水率、土壤温度和土壤电导率3个农作物生长环境数据进行预测研究.在优化时间步长参数的基础上,分析不同预测步长对单变量LSTM模型预测准确性的影响,采用不同时间段的测试集数据对模型的预测性能和稳定性进行验证.分别采用单变量LSTM模型、最小绝对值收敛和选择算法、随机森林回归、双向LSTM模型和编解码LSTM模型进行预测对比,结果表明,单变量LSTM模型预测的平均绝对误差值和均方根误差值均为最小,模型具有更好的准确性和稳定性.本研究设计的农作物生长闭环监控系统能有效预测农作物的生长环境数据,为农作物监控系统的智能控制提供有效数据支撑.
关键词
人工智能
监控系统
预测模型
环境数据
长短时记忆网络
时间序列
智慧农业
Keywords
artificial intelligence
monitoring system
prediction model
environmental data
long short-term memory network
time series
smart agriculture
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S126 [农业科学—农业基础科学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于长短时记忆的农作物生长环境数据预测
吴超
周紫静
黄锦铧
许啸寅
邱洪
彭业萍
《深圳大学学报(理工版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部