基于人工智能算法的智能灌溉决策方法及系统与流程
技术特征:
1.基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,其特征在于,step1中所形成的特征向量为:
3.根据权利要求1或2所述基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,其特征在于,step2中归一化处理的公式为:
4.根据权利要求1或2或3所述基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,其特征在于,step3中所采用的机器学习模型为随机森林模型。
5.根据权利要求4所述基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,其特征在于,step3具体为:
6.根据权利要求5所述基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,其特征在于,step33中对于每一个新的输入样本xselected,norm,current,每棵决策树ti均会给出一个预测值,最终的预测值为所有决策树预测值的平均。
7.根据权利要求1~6任一项所述基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,其特征在于,step4具体为:
8.根据权利要求7所述基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,其特征在于,step5具体为:
9.基于人工智能算法的智能灌溉决策系统,其特征在于,运行如权利要求1~8任一项所述基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,包括:
10.根据权利要求9所述基于人工智能算法的智能灌溉决策系统,其特征在于,还包括:
技术总结
本发明涉及基于人工智能算法的智能灌溉决策方法,获取作物生长数据,至少包含:土壤湿度、环境温度、光照强度、风速、空气湿度和作物生长状态;对特征向量进行归一化处理;选定重要特征数据,并将其输入机器学习模型内对模型进行训练,以预测作物即时水分需求;将机器学习模型的预测结果以及所选定的特征数据输入深度神经网络模型内,以进行进一步优化和预测;引入气象预报数据作为额外输入,以制定最优灌溉策略,并确定灌溉时间、频率和水量;依据最优灌溉策略执行灌溉操作。有益效果为:可以优化农业用水,实现精准灌溉,以避免存在水资源浪费和作物生长不均衡等问题,从而提高农业生产效率和作物品质。
技术研发人员:吴光星,易春龙,吴争光
受保护的技术使用者:中工武大设计集团有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/28
文档序号 :
【 40163833 】
技术研发人员:吴光星,易春龙,吴争光
技术所有人:中工武大设计集团有限公司
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
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