[发明专利]一种基于物联网的果园产量智能预测系统

说明书

本发明公开了一种基于物联网的果园产量智能预测系统，所述系统由苹果园环境参数采集平台和苹果园环境产量预测子系统组成，系统实现对苹果园环境小气候参数进行检测和对产量进行预测；本发明有效解决了现有苹果园环境监控系统没有根据苹果园环境温度变化的非线性、大滞后和变化复杂等特点，对苹果园环境温度精确进行检测和产量进行预测，从而提高预测苹果园环境温度和产量的精确性和鲁棒性问题。

技术领域

本发明涉及农业环境自动化监测技术领域，具体涉及一种基于物联网的果园产量智能预测系统。

背景技术

随着苹果种植面积的增加以及农技措施的改良、果农人工和经济投入的提高，苹果的产量有了大幅提高，但苹果是对气象条件非常敏感的果品之一。在苹果生产的不同阶段，气象条件对苹果生产的影响是不同的，小气候环境的判断是一个复杂的过程，直接影响到苹果产量预测增减的准确性。学者申顺吏经对比关键气候因子与苹果产量预测值素存在相关性，采用灰色关联度分析法分析苹果小气候因子与苹果产量的关系，结果显示温度是影响苹果产量的最主要因素，苹果树芽期内气温开始回升，日照时间变长，气候条件施加给果树的影响增强。苹果芽期温度类气候因子对苹果产量的影响较大，其次是日照时数，平均相对湿度；苹果产量对芽期气候因子变化的响应最敏感，芽期是影响苹果生产最重要的物候期，其次为初果期和花期，温度类气候因子是苹果产量的主要气候影响因子。本发明专利是一种基于物联网的果园产量智能预测系统，该系统由苹果园环境参数采集平台和苹果园环境产量预测子系统组成，该系统实现对苹果园环境小气候参加进行检测和对产量进行预测；提高苹果园小气候环境参数与产量精确预测的可靠性和鲁棒性。

发明内容

本发明提供了一种基于物联网的果园产量智能预测系统，本发明有效解决了现有苹果园环境监控系统没有根据苹果园环境温度变化的非线性、大滞后和变化复杂等特点，对苹果园环境温度精确进行检测和产量进行预测，从而提高预测苹果园环境温度和产量的精确性和鲁棒性问题。

本发明通过以下技术方案实现：

一种基于物联网的果园产量智能预测系统，该系统由苹果园环境参数采集平台和苹果园环境产量预测子系统组成，苹果园环境产量预测子系统由多个检测点温度传感器、多个时间序列三角模糊数神经网络、苹果园环境多点温度融合模型、PSO的Elman神经网络温度量化模块和苹果产量预测模块共5部分组成。

本发明进一步技术改进方案是：

苹果园环境参数采集平台由检测节点和现场监控端组成，它们以自组织方式通过ZigBee通信模块CC2530构建成苹果园环境参数采集与智能预测平台。检测节点分别由传感器组模块、单片机MSP430和ZigBee通信模块CC2530组成，传感器组模块负责检测苹果园环境的温度、湿度、降雨量和光照度等苹果园环境参数，由单片机控制采样间隔并通过ZigBee通信模块CC2530发送给现场监控端；现场监控端由一台工业控制计算机组成，实现对检测节点检测苹果园环境参数进行管理和对苹果园产量进行预测。苹果园环境参数采集平台见图1所示。

本发明进一步技术改进方案是：

苹果园环境产量预测子系统由多个检测点温度传感器、多个时间序列三角模糊数神经网络、苹果园环境多点温度融合模型、PSO的Elman神经网络温度量化模块和苹果产量预测模块共5部分组成，多个检测点温度传感器感知被检测点温度，每个检测点温度传感器的输出作为对应的每个时间序列三角模糊数神经网络的输入，多个时间序列三角模糊数神经网络的输出作为苹果园环境多点温度融合模型的输入，苹果园环境多点温度融合模型的输出作为PSO的Elman神经网络温度量化模块的输入，PSO的Elman神经网络温度量化模块的输出作为苹果产量预测模块的输入，苹果产量预测模块预测苹果园产量，苹果园环境产量预测子系统实现对苹果园温度的检测、模糊量化、多点融合和产量预测的过程，苹果园环境产量预测子系统见图2。

本发明进一步技术改进方案是：