[发明专利]温室大棚土壤参数测量方法在审
申请号: | 201510947159.9 | 申请日: | 2015-12-17 |
公开(公告)号: | CN105588930A | 公开(公告)日: | 2016-05-18 |
发明(设计)人: | 徐沛;徐任飞;黄海峰 | 申请(专利权)人: | 镇江市高等专科学校 |
主分类号: | G01N33/24 | 分类号: | G01N33/24;G01D21/02 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 楼高潮 |
地址: | 212003 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种温室大棚土壤参数测量方法,包括以下步骤:将空气温度、湿度、二氧化碳含量、空气流量作为输入参量,将土壤温度、含水量、二氧化碳含量作为输出参量,建立神经网络;求解神经网络的最优输入参量;根据上一循环神经网络估计误差判断是否需要人工采样,如需要,通过人工采样然后离线分析,对比得出实测的土壤温度、含水量、二氧化碳含量与神经网络估计出的土壤温度、含水量、二氧化碳含量的误差,然后将这组实测土壤温度、含水量、二氧化碳含量数据,以及神经网络估计与实测的土壤温度、含水量、二氧化碳含量误差数据一起,使用附加动量学习规则,更新训练神经网络。本发明采用软测量技术,实现实时准确测量控制土壤参数。 | ||
搜索关键词: | 温室 大棚 土壤 参数 测量方法 | ||
【主权项】:
一种温室大棚土壤参数测量方法,其特征在于,包括以下步骤:1)根据对温室大棚的空气和土壤数据的记录,统计出空气温度、湿度、二氧化碳含量、空气流量,对应时刻的土壤温度、含水量、二氧化碳含量的数据;将空气温度、湿度、二氧化碳含量、空气流量作为输入参量,将土壤温度、含水量、二氧化碳含量作为输出参量,建立神经网络,根据已有的历史监测数据,使用BP神经网络,附加动量学习规则,训练神经网络;2)根据农作物生长所需的土壤的温度、含水量、二氧化碳含量的理想值,由粒子群算法,求解神经网络的最优输入参量,即空气温度、湿度、二氧化碳含量、空气流量;3)根据上一循环神经网络估计误差判断是否需要人工采样,如需要,通过人工采样然后离线分析,对比得出实测的土壤温度、含水量、二氧化碳含量与神经网络估计出的土壤温度、含水量、二氧化碳含量的误差,然后将这组实测土壤温度、含水量、二氧化碳含量数据,以及神经网络估计与实测的土壤温度、含水量、二氧化碳含量误差数据一起,使用附加动量学习规则,更新训练神经网络;如不需要人工采样,则返回步骤2)。
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