基于改进支持向量机的温室大棚温度预测

发布时间：2024-02-21 21:29

　　针对温室大棚中影响温度预测的因素以及温室大棚温度变化存在的非线性问题,提出基于改进支持向量机的温度预测模型。支持向量机选择性能较好的RBF核函数,结合网格搜索算法对支持向量机的核参数和惩罚因子进行动态寻优,考虑光照强度、湿度、风速对温度的影响。实验结果表明,与其他模型相比,改进的支持向量机预测误差更小,精度更好。

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【部分图文】：

图1网格搜索优化SVM参数流程图

我国是农业生产大国，目前现代农业发展也已经进入全面发展的新时期。因此，准确的温室环境参数对温室环境科学化管理有着十分重要的经济和现实价值，而温度作为影响作物生长的重要因素之一，探寻有效的分析方法，最大限度的调控温度降低灾害成为急需解决的技术问题。支持向量机以风险最小化为原则，通过....

图2温度预测结果

本实验选取内蒙古包头市天佑温室大棚为分析对象，以CC2530射频芯片为核心的气象数据采集终端，通过Zigbee协议上传到网关，利用NodeMCU通过MQTT协议进行数据发送和接收，并将数据保存于MySQL中[4]。采集的因子有光照强度、湿度、风速。选取2019年6月20日到201....

本文编号：3905922