基于计算机控制的智能灌溉系统优化研究

为了实现小麦供水量精确控制,优化整合BP神经网络和模糊控制,设计了智能灌溉系统,并基于BP神经网络设计小麦需水量预测系统。整个神经系统为3层结构,以温度、土壤湿度、风速和光照强度作为系统输入,理论计算得到的小麦需水量为预测期望值,训练该神经网络。基于模糊控制设计浇灌控制系统,以神经网络小麦需水量预测值和实际土壤含水量的差值e及其变化率ec作为控制系统输入,以浇灌时间作为系统输出,对神经网络需水量预测精度进行测试,相对偏差分布区间为[1.65%,7%]。对灌溉系统进行测试,相对偏差分布区间为[0.02%,0.38%]。