【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及温室环境调控的，具体涉及基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统。
技术介绍
1、随着物联网、大数据、云计算等信息技术的飞速发展，温室环境监控系统逐渐向智能化、自动化方向迈进。现有的温室管理系统普遍配备了各类传感器，能够实时监测温室内的各项环境参数，并通过无线通信技术将数据传输至中央控制系统或云平台。基于这些数据，管理者可以远程监控温室状态，及时调整环境条件，以适应不同作物的生长需求。
2、尽管智慧温室技术取得了显著进展，但在温湿度预测与调控方面仍面临若干挑战和不足。传统的温室温湿度预测方法大多基于简单的数学模型或经验公式，无法准确反映温室内部环境参数之间的复杂关系和动态变化。因此，预测结果往往存在较大的误差，无法满足现代农业对温湿度精准调控的需求。许多温室环境调控系统采取的是基于固定阈值或简单规则的控制策略，缺乏对温室内外环境动态变化的综合考量。这种策略往往无法实现温湿度的精细化、个性化调控，影响作物的生长潜力和资源利用效率。虽然物联网技术为温室管理提供了强大的数据支持，但现有的温室管理系统在数据处理和分析方面大多停留在简单的数据展示和统计层面，缺乏深入的数据挖掘和智能决策功能。这导致系统无法根据作物生长的实际需求进行自适应的温湿度调控，限制了系统智能化水平的提升。
3、如授权公告号为cn114637351b的中国专利公开了一种设施作物温室环境调控方法及系统，该方法包括：采集第一温室内第一作物的作物品种信息和作物状态信息；获得第一作物在所述第一温室内的环境信息；采用不等权组合预测法对第
4、如授权公告号为cn104793670b的中国专利公开了一种温室大棚中温湿度控制系统，分为保温部分、加热部分和室内温湿度控制部分；室内温湿度控制部分：是由xs128最小系统、键盘模块、12864屏幕显示模块、zigbee模块、温度传感器模块、温湿度传感器模块、pwm输出模块构成。该专利技术针对温室大棚室内温湿度难以良好地采集与控制，能够克服使用传统供热方式对环境产生污染的不足。
5、以上专利都存在本
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提出的问题：缺乏对温室内外环境动态变化的综合考量，无法实现温湿度的精细化、个性化调控，影响作物的生长潜力和资源利用效率。
6、公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域普通技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，通过深度融合物联网、人工智能与现代农业技术，为温室环境管理带来改进，促进农业的可持续发展。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，包括传感器模块、预处理模块、监控展示模块、数据预测模块、数据分析模块、智能调控模块；其中：
4、传感器模块用于采集温室环境数据；
5、预处理模块用于对所述温室环境数据进行预处理；
6、数据预测模块基于所述温室环境数据，进行温室的温度预测和湿度预测；
7、数据分析模块包括温湿参考单元、调控预测单元；其中，温湿参考单元用于确定农作物生长的最适温度区间、最适湿度区间；调控预测单元用于建立温湿度一体化调控模型；
8、智能调控模块包括调控方案单元与调控控制单元；其中，调控方案单元基于所述温湿度一体化调控模型生成温湿度调控方案；调控控制单元基于所述温湿度调控方案，控制温湿度调节设备的运行；
9、监控展示模块用于监控并展示所述温室环境数据、温湿度调控方案以及温度预测值、湿度预测值。
10、作为本专利技术所述基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统的一种优选方案，其中：所述传感器模块包括温湿度单元、光照强度单元、二氧化碳单元；
11、所述温室环境数据包括温室温度、温室相对湿度、光照强度、二氧化碳浓度、室外温度、室外相对湿度。
12、作为本专利技术所述基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统的一种优选方案，其中：所述预处理模块包括数据清洗单元、数据校准单元、数据整理单元；
13、其中，数据清洗单元用于对所述温室环境数据进行数据清洗，包括缺失值填充、异常值检测与替换、重复值删除；
14、数据校准单元用于对所述温室环境数据进行数据校准；
15、数据整理单元用于所述温室环境数据进行标准化处理，并将每种温室环境数据整理成时间序列。
16、作为本专利技术所述基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统的一种优选方案，其中：所述数据预测模块包括模型训练单元和预测单元；其中：
17、模型训练单元基于每种温室环境数据的时间序列训练多任务高斯过程模型；
18、预测单元用于持续更新温室环境数据的时间序列，并基于训练好的多任务高斯过程模型计算温室环境数据的预测值；
19、所述多任务高斯过程模型的输入为每种温室环境数据的时间序列，输出为每种温室环境数据的预测值。
20、作为本专利技术所述基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统的一种优选方案，其中：所述温湿参考单元确定农作物生长的最适温度区间、最适湿度区间的方法如下：
21、收集农作物生长的历史数据；任一条历史数据包括温室内农作物的平均产量、农作物生长周期内的平均温室温度、农作物生长周期内的平均温室相对湿度；
22、统计历史数据，分别将平均温室温度、平均温室相对湿度、平均产量从小到大进行排序，并分别将平均温室温度、平均温室相对湿度、平均产量划分为r个区间；将r个产量区间从小到大排列为产量区间向量；
23、用平均温室温度所在的温度区间替换每条历史数据的平均温室温度；用平均温室相对湿度所在的湿度区间替换每条历史数据的平均温室相对湿度；用平均产量所在的产量区间替换每条历史数据的平均产量；分别记录每个温度区间、湿度区间对应的所有历史数据；
24、计算温度区间、湿度区间的适应度，取适应度最高的温度区间作为农作物生长的最适温度区间，取适应度最高的湿度区间作为最适湿度区间。
25、作为本专利技术所述基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统的一种优选方案，其中：所述适应度的计算公式如下：
26、
27、其中，ai表示第i个温度区间与第i个湿度区间中的任一项，i的取值范围为1，2，……，r；pij表示ai对应的第j条历史数据中的产量区间在所述产量区间向量中的索引；ci为第i个温度区间对应的历史数据的条数。
28、作为本专利技术所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：包括传感器模块、预处理模块、监控展示模块、数据预测模块、数据分析模块、智能调控模块；其中：
2.如权利要求1所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述传感器模块包括温湿度单元、光照强度单元、二氧化碳单元；
3.如权利要求2所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述预处理模块包括数据清洗单元、数据校准单元、数据整理单元；
4.如权利要求3所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述数据预测模块包括模型训练单元和预测单元；其中：
5.如权利要求4所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述温湿参考单元确定农作物生长的最适温度区间、最适湿度区间的方法如下：
6.如权利要求5所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述适应度的计算公式如下：
7.如权利要求6所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述温湿度一体
8.如权利要求7所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述调控方案单元生成温湿度调控方案的方法如下：
...【技术特征摘要】
1.基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：包括传感器模块、预处理模块、监控展示模块、数据预测模块、数据分析模块、智能调控模块；其中：
2.如权利要求1所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述传感器模块包括温湿度单元、光照强度单元、二氧化碳单元；
3.如权利要求2所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述预处理模块包括数据清洗单元、数据校准单元、数据整理单元；
4.如权利要求3所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系统，其特征在于：所述数据预测模块包括模型训练单元和预测单元；其中：
5.如权利要求4所述的基于物联网的温室环境温湿度一体化预测调控系...
【专利技术属性】
技术研发人员：晁伟，余双迎，蔡绍博，张军，陈世霖，霍娅丹，
申请(专利权)人：杭州丰回科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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