【摘 要】
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引入人工控制因素，以扩展的自回归模型(ARX)为基础，构建茶树育苗的温度、相对湿度及耗电量多目标模型函数，采用灰色关联理论和粒子群优化算法(PSO)，面向茶树育苗温室环境模型进行
【机 构】
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农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室,安徽农业大学信息与计算机学院,茶树生物学与资源利用国家重点实验室
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引入人工控制因素，以扩展的自回归模型(ARX)为基础，构建茶树育苗的温度、相对湿度及耗电量多目标模型函数，采用灰色关联理论和粒子群优化算法(PSO)，面向茶树育苗温室环境模型进行多目标优化控制。仿真结果表明，运用多目标灰色PSO算法将育苗温室内温度值从31.5℃降为24.51℃，相对湿度从47.2%提升为59.35%，耗电量降低17.6%。与线性加权和法、单目标PSO算法相比，选取多目标灰色PSO算法对温室进行优化，得到在开启遮阳与喷淋组合调控的情况下，经过20min温室内温度和相对湿度调控，即可达到茶苗
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