CN109117996B - 构建温室冬季温度预测模型的方法 - Google Patents
构建温室冬季温度预测模型的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109117996B CN109117996B CN201810863044.5A CN201810863044A CN109117996B CN 109117996 B CN109117996 B CN 109117996B CN 201810863044 A CN201810863044 A CN 201810863044A CN 109117996 B CN109117996 B CN 109117996B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- temperature
- time
- prediction model
- constructing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 2
- 101150011264 setB gene Proteins 0.000 abstract description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 2
- 201000004569 Blindness Diseases 0.000 description 1
- 235000010799 Cucumis sativus var sativus Nutrition 0.000 description 1
- 244000299906 Cucumis sativus var. sativus Species 0.000 description 1
- 230000003851 biochemical process Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 230000002595 cold damage Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 238000003898 horticulture Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及信息农业领域，公开了一种构建温室冬季温度预测模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：以等时间间隔
采集温室的温度，获取温度的时间序列数据；按照自然日对温度的时间序列数据进行分割，从分割后的温度的时间序列数据中选取部分数据用于建模，称为数据集RA，剩余数据用于检验模型，称为数据集RB；对RA进行平滑处理，随后使用滑动时间窗口从平滑处理后的RA中提取数据构建数据集A；使用滑动时间窗口从RB中提取数据构建数据集B；根据数据集A构建温室冬季温度变化预测模型M1；利用数据集B对M1进行拟合度检验。本发明根据温度有惯性不可突变的特性构建预测模型，构建的模型的预测准确性高，普适性好。
Description
技术领域
本发明涉及信息农业领域，特别涉及一种构建温室冬季温度预测模型的方法。
背景技术
温室可在低温季节提供合适的环境条件以保证园艺作物的正常生长。温度影响着作物的生理生化过程，影响生长发育进程，从而影响作物的产量和品质。夜晚过低的温度更可造成冷害，因此在必要时需加热提高温室的温度，预测夜晚的温度可提前知晓温室是否需要加温，仅在必要时加温，改变了以往操作的盲目性，从而可节省大量能源消耗，使得温室生产的能耗更低，更环保；白天的温度还影响着温室的放风。对温度变化进行预测是设施园艺智慧管理、调控的一项重要内容。
目前，对温度预测有多种方法，如回归分析法、BP神经网络法等。回归分析法对大量数据进行分析，确定变量间的相关性，进而构建回归模型。回归模型不具有机理性，且外推使用的准确性无法保证。BP神经网络对人脑进行仿真，具有极强的非线性拟合能力，已在多个领域得到广泛应用。BP神经网络对温度的预测精度高，但神经网络的内部结构是黑盒，利用神经网络构建的模型无机理可言。此外，神经网络模型的性能依赖于学习的数据，且存在过拟合问题，这都影响着利用神经网络构建的温度预测模型的性能。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种构建温室冬季温度预测模型的方法，通过跟踪温度变化的一阶导数，根据温度有惯性不可突变的特性构建预测模型，构建的模型的预测准确性高，普适性好。
技术方案：本发明提供了一种构建温室冬季温度预测模型的方法，包括以下步骤：S1：以等时间间隔△t采集温室的温度，获取温度的时间序列数据；S2：按照自然日对所述温度的时间序列数据进行分割，从分割后的所述温度的时间序列数据中选取部分数据用于建模，称为数据集RA，剩余数据用于检验模型，称为数据集RB；S3：对所述RA进行平滑处理，随后使用滑动时间窗口从平滑处理后的所述RA中提取数据构建数据集A；使用滑动时间窗口从所述RB中提取数据构建数据集B；在构建所述数据集A和B时，所述滑动时间窗口的宽度设为4，滑动步长设为1，窗口内4个数据的采集时间点分别以t-2、t-1、t0和t1表示，t1距现在的时间最近，t-2距现在的时间最远，t-2、 t-1、 t0和 t1时刻的温度分别以T -2、T -1、T 0和 T 1表示；S4：根据所述数据集A构建温室冬季温度变化预测模型M1；所述M1为：T P =a+bT 0+c T 0 D 0 D -1，其中，所述T P 为所述M1预测的所述t1时刻的温度℃，所述a、b、和c为待定系数，利用所述A和SPSS软件的非线性拟合功能计算所述a、b、和c，计算所述a、b、和c时，令T P = T 1，所述D 0=( T 0- T -1)/( t0- t-1)= ( T 0- T -1)/△t，所述D -1=( T -1- T -2)/( t-1- t-2)= ( T -1- T -2)/△t；S5：利用所述数据集B对所述M1进行拟合度检验。
优选地，在所述S2中，所述部分数据为80-95%的分割后的所述温度的时间序列数据。
优选地，在所述S1中，所述0＜△t≤30min；优选1min、2min、5min 或10min。
优选地，在所述S3中，所述平滑处理为多项式。
有益效果：本发明克服了以往温度预测模型机理性弱、普适性差的缺陷，提供了一种根据温度惯性，通过跟踪温度变化一阶导数，构建温室冬季温度变化预测模型的方法，该方法构建的模型的预测准确性高，普适性好；
本发明利用当前温度、前一时刻温度与当前温度的一阶导数、前前时刻温度与前一时刻温度的一阶导数构建了多元非线性模型，该技术利用的历史信息丰富，并连续利用两个一阶导数来追踪温度变化趋势与速率，从而使得模型在追踪温度变化时表现稳定。
附图说明
图1为本发明的技术流程图；
图2为利用滑动时间窗口提取数据构建数据集A的示意图；
图3为温度动态变化预测模型的检验结果——模型预测数值与实测数值的对比图；
图4为温度动态变化预测模型的检验结果——模型预测数值与实测数值的1:1图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的介绍。
实施方式1：
本实施例的数据为淮安市淮阴区丁集镇2016年冬季黄瓜温室的监测数据。图1为本发明的技术流程图。
S1：取△t =5min，每5min采集一次温室的温度数据，获取温度的时间序列数据；
上述时间间隔△t可任意设定，但不得超过30min，即0＜△t≤30min，常用的时间间隔△t有1 min、2 min、5 min和10 min。△t越小，监测到的温度的时间序列数据越能反应真实规律，则利用本发明构建的模型预测精度越高，反之则模型的预测精度下降。本实施方式中以△t =5min为例进行说明。
S2：按照自然日对上述温度的时间序列数据进行分割，从分割后的温度的时间序列数据中随机选取95%用于建模，称为数据集RA，剩余数据用于检验模型，称为数据集RB；
S3：对数据集RA进行多项式处理，随后使用滑动时间窗口从平滑处理后的数据集RA中提取数据构建数据集A，使用滑动时间窗口从数据集RB中提取数据构建数据集B。
数据集A的构建示意图见图2。滑动时间窗口的宽度设为4，滑动步长设为1，窗口内4个数据的采集时间点分别以t-2、t-1、t0和t1表示，t1距现在的时间最近，t-2距现在的时间最远，t-2、 t-1、 t0和 t1时刻的温度分别以T -2、T -1、T 0和 T 1表示。数据集A为列数为4的矩阵，矩阵的1、2、3、4列分别为T -2、T -1、T 0和 T 1。
采用与上述构建数据集A相同的方法，由数据集RB构建数据集B。
S4：根据所述数据集A构建温室冬季温度预测模型M1为：T P =a+bT 0+c T 0 D 0 D -1，；
其中，T P 为M1预测的t1时刻的温度℃，令令T P = T 1，所述D 0=( T 0- T -1)/( t0- t-1)=( T 0- T -1)/△t=( T 0- T -1)/5，D -1=( T -1- T -2)/( t-1- t-2)= ( T -1- T -2)/△t=( T -1- T -2)/5，并利用数据集A和SPSS的非线性拟合功能计算得到上式中待定系数a、b、和c分别为0.034、0.997和0.475，从而得到T P =0.034+0.997 T 0+0.475 T 0 D 0 D -1。
S5：利用所述数据集B对所述M1进行拟合度检验。
从数据集B中选择一部分数据对模型M1进行检验，结果见图3和图4。由图3可知模型M1的预测数值与实测数值的相对误差RE=0.92%，图4中数据点几乎均处于对角线上，上述结果表明模型的拟合度较高，完全满足实际应用的需要。
上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种构建温室冬季温度预测模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：以等时间间隔Δt采集温室的温度，获取温度的时间序列数据；
S2：按照自然日对所述温度的时间序列数据进行分割，从分割后的所述温度的时间序列数据中选取部分数据用于建模，称为数据集RA，剩余数据用于检验模型，称为数据集RB；
S3：对所述RA进行平滑处理，所述平滑处理为多项式；随后使用滑动时间窗口从平滑处理后的所述RA中提取数据构建数据集A；使用滑动时间窗口从所述RB中提取数据构建数据集B；
在构建所述数据集A和B时，所述滑动时间窗口的宽度设为4，滑动步长设为1，窗口内4个数据的采集时间点分别以t-2、t-1、t0和t1表示，t1距现在的时间最近，t-2距现在的时间最远，t-2、t-1、t0和t1时刻的温度分别以T-2、T-1、T0和T1表示；
S4：根据所述数据集A构建温室冬季温度变化预测模型M1；
所述M1为：TP＝a+bT0+cT0D0D-1，其中，所述TP为所述M1预测的所述t1时刻的温度，所述a、b和c为待定系数，利用所述A和SPSS软件的非线性拟合功能计算所述a、b和c，计算所述a、b和c时，令TP＝T1，所述
所述
S5：利用所述数据集B对所述M1进行拟合度检验。
2.根据权利要求1所述的构建温室冬季温度预测模型的方法，其特征在于，在所述S2中，所述部分数据为80-95％的分割后的所述温度的时间序列数据。
3.根据权利要求1所述的构建温室冬季温度预测模型的方法，其特征在于，在所述S1中，所述0＜Δt≤30min。
4.根据权利要求3所述的构建温室冬季温度预测模型的方法，其特征在于，所述Δt为30s、1min、2min、5min或10min。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810863044.5A CN109117996B (zh) | 2018-08-01 | 2018-08-01 | 构建温室冬季温度预测模型的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810863044.5A CN109117996B (zh) | 2018-08-01 | 2018-08-01 | 构建温室冬季温度预测模型的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109117996A CN109117996A (zh) | 2019-01-01 |
| CN109117996B true CN109117996B (zh) | 2021-06-18 |
Family
ID=64863768
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810863044.5A Active CN109117996B (zh) | 2018-08-01 | 2018-08-01 | 构建温室冬季温度预测模型的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109117996B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111829688A (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-27 | 中南大学 | 一种锂离子电池工作过程中的温度场分布预测方法 |
| CN111210060B (zh) * | 2019-12-30 | 2023-04-28 | 国网宁夏电力有限公司信息通信公司 | 一种工作日期间机房温度预测方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103605878A (zh) * | 2013-08-19 | 2014-02-26 | 浙江大学 | 一种基于数据建模和模型移植的通用血糖预测方法 |
| CN105447297A (zh) * | 2014-09-28 | 2016-03-30 | 北京市农林科学院 | 预测s型树脂包膜控释尿素在设施土壤中氮素释放量的方法 |
| CN106650807A (zh) * | 2016-12-20 | 2017-05-10 | 东南大学 | 一种海洋环境下混凝土强度劣化预测评价方法 |
| CN106875067A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-20 | 淮阴师范学院 | 构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法 |
-
2018
- 2018-08-01 CN CN201810863044.5A patent/CN109117996B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103605878A (zh) * | 2013-08-19 | 2014-02-26 | 浙江大学 | 一种基于数据建模和模型移植的通用血糖预测方法 |
| CN105447297A (zh) * | 2014-09-28 | 2016-03-30 | 北京市农林科学院 | 预测s型树脂包膜控释尿素在设施土壤中氮素释放量的方法 |
| CN106650807A (zh) * | 2016-12-20 | 2017-05-10 | 东南大学 | 一种海洋环境下混凝土强度劣化预测评价方法 |
| CN106875067A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-20 | 淮阴师范学院 | 构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109117996A (zh) | 2019-01-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112101480B (zh) | 一种多变量聚类与融合的时间序列组合预测方法 | |
| CN111222698A (zh) | 面向物联网的基于长短时记忆网络的积水水位预测方法 | |
| CN109117996B (zh) | 构建温室冬季温度预测模型的方法 | |
| CN110705182B (zh) | 耦合作物模型和机器学习的作物育种适应时间预测方法 | |
| CN104239982A (zh) | 一种基于时间序列和神经网络的建筑节假日能耗预测方法 | |
| CN106600037B (zh) | 一种基于主成分分析的多参量辅助负荷预测方法 | |
| CN110442911B (zh) | 一种基于统计机器学习的高维复杂系统不确定性分析方法 | |
| CN115529987B (zh) | 作物设施的风口调控方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114297907A (zh) | 温室环境空间分布预测方法及装置 | |
| CN117391482B (zh) | 一种基于大数据监测的大棚温度智能预警方法及系统 | |
| CN110119086A (zh) | 一种基于anfis神经网络的番茄温室环境参数智能监测装置 | |
| CN112527037A (zh) | 一种具有环境因子预测功能的温室环境调控方法和系统 | |
| CN114077269A (zh) | 基于数据驱动模型的温室环境预测与优化控制方法 | |
| CN106875067B (zh) | 构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法 | |
| CN114548489A (zh) | 农作物病虫害预测方法及系统 | |
| CN117541422A (zh) | 一种基于农业环境数据的农业生产管理系统 | |
| CN115907178B (zh) | 一种净生态系统co2交换量的预测方法 | |
| CN113053536A (zh) | 一种基于隐马尔科夫模型的传染病预测方法、系统和介质 | |
| CN116579873A (zh) | 基于高温干旱气象评估作物灾害减产情况的方法及系统 | |
| CN110765420A (zh) | 一种基于pso-fi的地面自动气象站气温观测资料质量控制方法 | |
| CN116957141A (zh) | 一种基于Transformer模型的智能灌溉预测方法及系统 | |
| CN116484193A (zh) | 一种作物产量的预测方法、系统、设备及介质 | |
| CN112131954A (zh) | 基于卷积神经网络的中国北方冬小麦遥感估产 | |
| CN114936765A (zh) | 一种考虑空间异质性的农业干旱指数构建方法 | |
| CN105740211B (zh) | 一种基于蜂巢视频—温度采集系统的信息融合分析方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |