基于深度學習與物聯(lián)網(wǎng)的水肥一體化云系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著機器學習和物聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，以及我國的城鎮(zhèn)化發(fā)展，中國農(nóng)業(yè)正迎來新的發(fā)展機遇。利用人工智能技術對農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)進行有效挖掘，實現(xiàn)智能農(nóng)業(yè)的有效控制及管理，已經(jīng)成為研究熱點及難點。本文基于RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和物聯(lián)網(wǎng)技術，提出了智能農(nóng)業(yè)水肥一體化云系統(tǒng)。
　　首先，基于RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡提出了水肥一體化控制方法，實現(xiàn)了水肥灌溉的動態(tài)控制和精量控制，通過室內(nèi)溫室模型驗證了本文一體化控制方法的有效性，試驗結(jié)果表明基于RNN方法相對于人

2、工灌溉在水、肥利用率方面分別提高約30％和17％，在節(jié)水、節(jié)肥方面提高約20％、30％。其次，提出了聚焦農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)管理和水肥一體控制的的智能農(nóng)業(yè)水肥一體化云系統(tǒng)架構，通過對云系統(tǒng)業(yè)務性需求分析、功能需求分析和非功能性需求分析明確了系統(tǒng)基本結(jié)構，從總體設計的角度給出了系統(tǒng)架構和系統(tǒng)功能模塊，并對每個模塊進行了詳細的設計，實現(xiàn)了水肥一體化云系統(tǒng)，其中重點闡述了農(nóng)田墑情監(jiān)測模塊、數(shù)據(jù)匯聚與存儲模塊、水肥一體控制模塊和農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析模塊。