一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法与流程

1.一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s1中，对作物的数据进行采集后进行预处理，具体包括以下的步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s2中，历史数据包括：土壤湿度与温度数据、气象数据、作物图像数据、灌溉历史记录、作物生长阶段记录、施肥与农药使用记录、产量与品质数据、地理位置与地形数据和土壤类型与养分数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s2中，构建作物生长预测模型基于lstm的时间序列分析模型，具体的公式如下：

5.根据权利要求4所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s2中，灌溉策略优化模型为：

6.根据权利要求5所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s2中，在线学习与模型更新方式为实施联邦学习，利用fedavg算法聚合边缘节点的模型更新，保证模型的实时性和适应性，联邦学习的fedavg算法：

7.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，灌溉决策生成方式为：

8.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s4中，反馈数据收集与评估的方式为：

9.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s5中，通过模型持续优化与动态部署使其实时监控，具体包括以下方式；