【摘 要】
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为解决目前设施农业中传统补光系统智能化、自动化不足和能耗较高的问题,设计一种基于PSO-SVR的智能补光系统。该系统通过采集温室现场环境信息,将温度和CO2浓度作为输入值,
【基金项目】
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河北省重点研发计划项目(19227212D),石家庄市重点研发计划项目(191490144A)
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为解决目前设施农业中传统补光系统智能化、自动化不足和能耗较高的问题,设计一种基于PSO-SVR的智能补光系统。该系统通过采集温室现场环境信息,将温度和CO2浓度作为输入值,光饱和点作为输出值,建立支持向量回归模型,模型建立时利用粒子群算法进行参数寻优,保证模型的鲁棒性和准确度。通过训练测试,粒子群优化算法结果为惩罚参数c=44、核函数参数g=0.93,建立支持向量回归模型时,选用RBF核函数时模型相关系数最大为0.991,回归准确率达97.6%,可以作为补光策略执导。系统使用搭载Android平台的嵌入式
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