【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网，特别是一种基于物联网的温室大棚温湿度控制方法及系统。
技术介绍
1、随着农业现代化的推进，温室大棚作为现代农业的重要组成部分，在提高农作物产量和质量方面发挥着重要作用。传统的温室控制系统主要依赖人工干预或简单的阈值控制逻辑来调节环境因素，这种方式往往存在响应速度慢、精确度低等问题，难以满足现代高效率农业生产的需要。
2、然而，现有技术仍然存在一些不足之处。首先，在数据采集阶段，由于温室内部环境复杂多变，单一类型的传感器往往难以全面反映环境状态的变化。此外，传统温室控制系统中的数据处理方式较为简单，通常仅限于对单一类型传感器数据的基本统计分析，这导致了数据利用率不高，无法充分利用所采集的数据进行深入分析和预测。其次，在控制决策方面，现有的控制系统往往缺乏有效的温湿度预测模型，使得控制决策制定过于被动，不能提前应对可能发生的环境变化，从而影响了农作物的生长周期和产量。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种基于物联网的温室大棚温湿度控制方法、系统、设备和存储介质解决现有温室大棚控制系统中数据采集不全面、数据处理精度低及温湿度变化预测能力弱的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其包括，通过多传感器持续采集环境数据，上传至边缘计算设备并进行初步处理；
5、
6、构建智能温湿度预测模型，预测未来一段时间内的温湿度变化趋势；
7、根据预测结果，生成相应的控制决策；
8、根据生成的控制决策，通过边缘计算设备控制温室内的设备。
9、作为本专利技术所述基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的一种优选方案，其中：所述环境数据包括温湿度、光照强度和co2浓度。
10、作为本专利技术所述基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的一种优选方案，其中：所述初步处理包括采用基于统计的方法识别并移除异常值，采用线性插值方法填补空缺值。
11、作为本专利技术所述基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的一种优选方案，其中：使用多模态数据融合算法，将多传感器的环境数据融合成高质量环境数据包括以下步骤，
12、构建transformer模型，将初步处理后的数据进行特征提取，形成特征向量，并为每种类型的数据添加位置信息；
13、采用多头注意力机制，计算每个注意力头的查询矩阵、键矩阵和值矩阵，使用注意力计算公式计算注意力得分；
14、使用softmax函数对注意力得分进行归一化，得到注意力权重；
15、使用注意力权重对值矩阵进行加权求和，得到每个注意力头的输出；
16、将所有注意力头的输出拼接起来，并通过一个全连接层得到最终的注意力输出向量；
17、应用前馈神经网络，通过全连接层对最终的注意力输出进行进一步处理；
18、将最终的注意力输出向量与对最终的注意力输出进行进一步处理结果进行残差连接，并对残差连接的结果进行层规范化，得到融合后的高质量环境数据。
19、作为本专利技术所述基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的一种优选方案，其中：构建智能温湿度预测模型，预测未来一段时间内的温湿度变化趋势，表达式为：
20、；
21、其中，为未来时刻的温湿度变化趋势预测值，为经过层规范化处理的特征向量，为第个全连接层的权重向量，为的转置，为第个全连接层的多项式系数，为第个全连接层的偏置项，为第个全连接层的常数项，为第个全连接层的指数系数，n为全连接层的数量，relu为激活函数。
22、作为本专利技术所述基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的一种优选方案，其中：根据预测结果，生成相应的控制决策，表达式为：
23、；
24、其中，为时刻的控制决策，为温度下限阈值，为温度上限阈值。
25、作为本专利技术所述基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的一种优选方案，其中：根据生成的控制决策，通过边缘计算设备控制温室内的设备包括以下步骤，
26、边缘计算设备解析接收到的控制决策，提取出针对各设备的具体操作指令并生成特定的格式；
27、使用边缘计算设备上的通信模块，将控制指令发送给相应的设备控制器；
28、设备控制器接收并解析控制指令后，根据指令内容执行相应动作；
29、边缘计算设备通过传感器监测温室环境的变化，并与预期目标进行比较；
30、如果达到预期目标，则维持当前状态；如果没有达到，则重新进入决策生成阶段进行调整。
31、第二方面，本专利技术提供了一种基于物联网的温室大棚温湿度控制系统，包括，数据采集与预处理模块，通过多传感器持续采集环境数据，上传至边缘计算设备并进行初步处理；
32、多模态数据融合模块，使用多模态数据融合算法，将多传感器的环境数据融合成高质量环境数据；
33、智能温湿度预测模块，构建智能温湿度预测模型，预测未来一段时间内的温湿度变化趋势；
34、控制决策生成模块，根据预测结果，生成相应的控制决策；
35、设备控制执行模块，根据生成的控制决策，通过边缘计算设备控制温室内的设备。
36、第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的任一步骤。
37、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的任一步骤。
38、本专利技术有益效果为：通过多传感器持续采集环境数据，实现了温室内部环境的全面监测；上传至边缘计算设备并进行初步处理，实现了对原始数据的有效清洗和预处理，提高了后续数据分析的质量；通过构建transformer模型和多头注意力机制，不仅从不同维度提取了数据特征，还增强了数据的相关性和准确性；通过构建智能预测模型，利用多层次的神经网络结构进行预测，从而实现了对未来温湿度趋势的精准预测，提前预警环境变化、提高温室管理效率；根据预测结果确定合理的控制策略，从而实现了自动调节温室环境参数，最终精确控制温湿度、提高农作物生长质量。
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1.一种基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：所述环境数据包括温湿度、光照强度和CO2浓度。
3.如权利要求1所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：所述初步处理包括采用基于统计的方法识别并移除异常值，采用线性插值方法填补空缺值。
4.如权利要求3所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：使用多模态数据融合算法，将多传感器的环境数据融合成高质量环境数据包括以下步骤，
5.如权利要求4所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：构建智能温湿度预测模型，预测未来一段时间内的温湿度变化趋势，表达式为：
6.如权利要求5所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：根据预测结果，生成相应的控制决策，表达式为：
7.如权利要求6所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：根据生成的控制决策，通过边缘计算设备控制温室内的设备包括以下步骤，
8.一种基于物联网的温室大棚温
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~7任一所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~7任一所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：所述环境数据包括温湿度、光照强度和co2浓度。
3.如权利要求1所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：所述初步处理包括采用基于统计的方法识别并移除异常值，采用线性插值方法填补空缺值。
4.如权利要求3所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：使用多模态数据融合算法，将多传感器的环境数据融合成高质量环境数据包括以下步骤，
5.如权利要求4所述的基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：构建智能温湿度预测模型，预测未来一段时间内的温湿度变化趋势，表达式为：
6.如权利要求5所述的基于物联网的温室大棚温...
【专利技术属性】
技术研发人员：马佰庆，雷普超，高日升，欧旺鑫，胡宏伟，
申请(专利权)人：北京恒升农业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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