CN117814097A - 基于机器学习的高效农田灌溉方法以及系统 - Google Patents
基于机器学习的高效农田灌溉方法以及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习的高效农田灌溉方法以及系统。所述方法包括：获取农田灌溉设备的设备结构参数集合和灌溉环境参数集合并通过初始强化学习模型进行灌溉控制分析，生成第一灌溉设备控制参数组合；创建农田灌溉设备的维纳过程控制模型并生成灌溉设备状态变化数据；进行控制参数组合分析，得到第二灌溉设备控制参数组合；进行灌溉控制并求解稳态概率分布数据；进行控制性能评估，得到多个灌溉设备性能评价指标；进行模型参数优化，得到目标强化学习模型并进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合，本申请采用机器学习技术提高了农田灌溉的效率并提高了灌溉水量的控制精度。
Description
技术领域
本申请涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的高效农田灌溉方法以及系统。
背景技术
在农业生产领域，如何提高作物的产量和质量，同时减少资源消耗和环境影响，成为了研究者和农业从业者共同关注的焦点。在当前的农业生产过程中，灌溉作为提高作物产量和质量的关键环节，其重要性日益凸显。
传统的农田灌溉方法往往依赖于人工经验和简单的自动化系统，这不仅效率低下，而且很难应对复杂多变的环境条件和作物需求，导致水资源的大量浪费和作物产量的不稳定。
发明内容
本申请提供了一种基于机器学习的高效农田灌溉方法以及系统，用于采用机器学习技术提高了农田灌溉的效率并提高了灌溉水量的控制精度。
第一方面，本申请提供了一种基于机器学习的高效农田灌溉方法，所述基于机器学习的高效农田灌溉方法包括：
获取农田灌溉设备的设备结构参数集合和灌溉环境参数集合，并将所述设备结构参数集合以及所述灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，生成所述农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合；
根据所述第一灌溉设备控制参数组合创建所述农田灌溉设备的维纳过程控制模型，并通过所述维纳过程控制模型生成对应的灌溉设备状态变化数据；
基于预置的灌溉控制模型对所述灌溉设备状态变化数据进行控制参数组合分析，得到第二灌溉设备控制参数组合；
通过所述第二灌溉设备控制参数组合对所述农田灌溉设备进行灌溉控制，并对所述农田灌溉设备进行稳态概率密度函数求解，得到稳态概率分布数据；
根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行控制性能评估，得到多个灌溉设备性能评价指标；
根据所述多个灌溉设备性能评价指标对所述初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型，并通过所述目标强化学习模型对所述农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合。
第二方面，本申请提供了一种基于机器学习的高效农田灌溉系统，所述基于机器学习的高效农田灌溉系统包括：
获取模块，用于获取农田灌溉设备的设备结构参数集合和灌溉环境参数集合，并将所述设备结构参数集合以及所述灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，生成所述农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合；
创建模块，用于根据所述第一灌溉设备控制参数组合创建所述农田灌溉设备的维纳过程控制模型，并通过所述维纳过程控制模型生成对应的灌溉设备状态变化数据；
分析模块，用于基于预置的灌溉控制模型对所述灌溉设备状态变化数据进行控制参数组合分析，得到第二灌溉设备控制参数组合；
控制模块，用于通过所述第二灌溉设备控制参数组合对所述农田灌溉设备进行灌溉控制，并对所述农田灌溉设备进行稳态概率密度函数求解，得到稳态概率分布数据；
评估模块，用于根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行控制性能评估，得到多个灌溉设备性能评价指标；
优化模块，用于根据所述多个灌溉设备性能评价指标对所述初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型，并通过所述目标强化学习模型对所述农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合。
本申请第三方面提供了一种基于机器学习的高效农田灌溉设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于机器学习的高效农田灌溉设备执行上述的基于机器学习的高效农田灌溉方法。
本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于机器学习的高效农田灌溉方法。
本申请提供的技术方案中，通过收集农田灌溉设备的结构参数和环境参数，并将这些数据输入到预置的初始强化学习模型中，可以实现灌溉控制参数的实时优化。这意味着系统能够根据实际环境和设备状态自动调整灌溉策略，从而确保在不同条件下都能达到最佳的灌溉效果。维纳过程控制模型的应用使得系统能够处理和分析灌溉设备状态的随机变化，而伊藤引理函数进一步加强了对复杂随机扰动的处理能力。这样的技术特征使得灌溉系统能够动态监控并适应环境和内部状态的微小变化，保持灌溉过程的稳定性。系统通过反馈控制和卡尔曼滤波器实现了更加精确的灌溉控制，这不仅提高了水资源的利用率，而且减少了不必要的浪费，从而实现了经济成本的优化。利用稳态概率密度函数和平稳分布数据，能够分析和预测农田灌溉设备在长期运行中的性能和稳定性。这种预测能力对于维护系统的可靠性和减少意外故障至关重要。通过基于多个性能评价指标的模型参数优化，系统能够不断学习和改进，提高其控制策略的效果。此外，设备异常评价模型和遗传算法的应用使得系统在面对未知问题和复杂情况时，还能保持较高的适应性和灵活性，通过采用机器学习技术进而提高了农田灌溉的效率并提高了灌溉水量的控制精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以基于这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中基于机器学习的高效农田灌溉方法的一个实施例示意图；
图2为本申请实施例中基于机器学习的高效农田灌溉系统的一个实施例示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种基于机器学习的高效农田灌溉方法以及系统。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本申请实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本申请实施例中基于机器学习的高效农田灌溉方法的一个实施例包括：
步骤S101、获取农田灌溉设备的设备结构参数集合和灌溉环境参数集合，并将设备结构参数集合以及灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，生成农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合；
可以理解的是，本申请的执行主体可以为基于机器学习的高效农田灌溉系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本申请实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
具体的，获取农田灌溉设备的设备结构参数集合，包括输入端口参数、输出端口参数、传感器参数以及灌溉机构参数，这些参数共同构成了设备的基础操作框架，确保了灌溉系统的基本功能和操作性能能够满足农田灌溉的基本需求。通过对农田灌溉设备进行环境监控，获取包括环境温度参数和环境风速参数在内的灌溉环境参数集合，这些环境参数直接影响灌溉效果和效率，是进行灌溉控制分析的外部因素。将设备结构参数和灌溉环境参数输入预置的初始强化学习模型中，模型通过分析参数与灌溉效果之间的关系，得到初始的灌溉控制参数集合，包括初始灌溉流速参数、初始灌溉浓度参数以及初始输送路径参数。通过对初始参数进行控制优化分析，调整灌溉流速、灌溉浓度和输送路径，以达到更高的灌溉效率和作物生长条件的最优化，产生第一灌溉流速参数、第一灌溉浓度参数以及第一输送路径参数。对参数进行噪声影响分析和参数灵敏度分析，以确保灌溉控制参数的稳定性和适应性，从而生成更为精确的第二灌溉流速参数、第二灌溉浓度参数以及第二输送路径参数。这一过程不仅考虑了参数优化，还考虑到了外部环境变化对灌溉参数的影响，确保了灌溉系统能够在多变的外部环境中保持稳定高效的运行。最终，根据经过优化和分析的参数对农田灌溉设备进行灌溉控制参数组合初始化，生成精确的农田灌溉设备第一灌溉设备控制参数组合。
步骤S102、根据第一灌溉设备控制参数组合创建农田灌溉设备的维纳过程控制模型，并通过维纳过程控制模型生成对应的灌溉设备状态变化数据；
具体的，根据第一灌溉设备控制参数组合创建农田灌溉设备的维纳过程控制模型。模型能够描述灌溉设备在时间推移中的随机运动和扩散行为，模拟由于环境因素变化（如温度波动、风速变化等）对灌溉设备状态产生的影响。维纳过程模型通过数学公式表达灌溉设备的初始状态以及在后续时间内由于各种随机因素影响下的状态变化轨迹。通过伊藤引理函数在更加精确的层面上分析和计算在随机扰动下农田灌溉设备的状态变化。伊藤引理提供了一种计算随机过程在随机扰动下函数变化的数学工具，它考虑了灌溉设备状态的微小变化及其由于随机扰动引起的变化趋势和速率。这样的分析不仅包括了灌溉设备状态的一阶变化，即直接受到随机因素影响的变化，还深入到了二阶变化，即状态变化速率的变化。最后通过维纳过程控制模型和伊藤引理函数的结合使用，生成对应的灌溉设备状态变化数据。这些数据不仅反映了灌溉设备在时间序列上的状态变化，还揭示了这些变化背后的复杂动力学过程。使得农田灌溉控制策略能够基于对设备状态变化的深入理解进行优化，从而实现更为精确和高效的灌溉控制。
步骤S103、基于预置的灌溉控制模型对灌溉设备状态变化数据进行控制参数组合分析，得到第二灌溉设备控制参数组合；
具体的，基于预置的灌溉控制模型构建农田灌溉设备的反馈控制系统，控制模型采用经典的PID（比例-积分-微分）控制策略，其输出取决于偏差值及其随时间的积分和导数。通过实时监控灌溉设备的状态，包括水量、压力等，与预期目标之间的偏差，然后调整控制参数以最小化这些偏差。使得灌溉系统能够动态地适应不同的灌溉需求和环境条件，从而实现高效和精确的灌溉控制。为了进一步提高控制系统的精度和稳定性，引入卡尔曼滤波器对灌溉设备状态变化数据进行高精度状态检测。卡尔曼滤波器是一种估计算法，能够在存在噪声的情况下估计动态系统的状态，通过预测和更新步骤不断修正对系统状态的估计。在这个过程中，卡尔曼增益根据预测状态和实际测量值之间的差异调整状态估计的权重，以此来优化估计结果的准确性。利用卡尔曼滤波器处理后的状态检测数据，可以更准确地了解灌溉设备的实时工作状态。在此基础上，进行反馈增益计算，确定最优的控制参数，即比例、积分和微分增益。通过分析状态检测数据与预期目标之间的偏差，以及偏差变化趋势，来动态调整PID控制器的增益参数，确保灌溉控制策略既能迅速响应偏差，又能抑制过度调节带来的震荡，从而达到系统稳定和灌溉效率最优化。最终，根据最优反馈增益数据创建第二灌溉设备控制参数组合，实现对农田灌溉设备高度精确的控制。
步骤S104、通过第二灌溉设备控制参数组合对农田灌溉设备进行灌溉控制，并对农田灌溉设备进行稳态概率密度函数求解，得到稳态概率分布数据；
具体的，通过第二灌溉设备控制参数组合对农田灌溉设备进行灌溉控制，同时通过预置的稳态概率密度函数预测和分析灌溉设备在长期运行中的表现。稳态概率密度函数提供了一种量化工具，用于评估灌溉设备在不同条件下达到稳定状态的概率分布。稳态概率密度函数考虑了灌溉设备状态变化的漂移项和扩散项，通过对这两个因素的计算，模拟出灌溉设备在特定环境条件下随时间变化的动态过程。漂移项代表了灌溉设备状态的预期变化方向，而扩散项则描述了由于外部随机因素引起的状态变化的不确定性。利用该函数，可以精确地预测在特定时间和空间条件下，灌溉设备达到某一状态的概率，从而为灌溉控制提供了科学依据。通过对稳态概率密度数据的进一步分析，计算得到农田灌溉设备的平稳分布数据。通过解析稳态概率密度函数，找到当灌溉设备运行达到长期稳定状态时的概率密度分布，即平稳分布。这种分布揭示了在长期运行条件下，灌溉设备各个状态的稳定性和发生概率，为评估灌溉策略的有效性和灌溉设备的可靠性提供了重要信息。基于平稳分布数据，进行长期转移概率和极限环概率分析，理解灌溉设备在长期运行过程中状态转移的动态特性和周期性行为。长期转移概率分析揭示了灌溉设备从一个状态转移到另一个状态的概率，这有助于预测灌溉设备在长时间尺度上的行为模式。而极限环概率分析则提供了一种评估灌溉设备在特定条件下进入周期性运行模式的概率，有助于优化灌溉周期和调整灌溉策略。
步骤S105、根据稳态概率分布数据对农田灌溉设备进行控制性能评估，得到多个灌溉设备性能评价指标；
具体的，通过稳态概率分布数据计算灌溉控制准确率数据，这一数据反映了灌溉设备执行预定灌溉任务的能力，即在特定条件下，灌溉系统能够多大程度上按照既定参数完成灌溉任务。灌溉控制准确率的高低直接影响到水资源的利用效率和作物的生长条件，是评价灌溉系统性能的重要指标之一。根据同一组稳态概率分布数据进行灌溉控制稳定性分析，得到灌溉控制稳定性数据。该分析关注的是灌溉设备在面对环境变化和内部参数波动时，维持控制输出稳定性的能力。稳定性高的灌溉系统能够有效抵御外部干扰，保证灌溉控制在长期运行中的可靠性，有助于实现精准灌溉和减少资源浪费。对农田灌溉设备进行设备响应时间分析，计算得到设备响应时间数据，这反映了灌溉系统从接收控制指令到实际执行灌溉任务的速度。快速的响应时间意味着灌溉系统能够迅速适应环境变化和作物需水量的变化，是评价灌溉系统灵敏度和效率的重要指标。将灌溉控制准确率数据、灌溉控制稳定性数据以及设备响应时间数据综合起来，进行性能评价指标的计算。这些性能评价指标综合反映了灌溉设备的整体性能，包括其执行灌溉任务的能力、在变化环境下保持控制稳定性的能力以及对控制指令响应的速度。通过这些指标，可以全面评估灌溉系统的性能，为灌溉设备的优化和升级提供了科学依据，同时也为灌溉策略的制定提供了重要参考。
步骤S106、根据多个灌溉设备性能评价指标对初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型，并通过目标强化学习模型对农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合。
具体的，对灌溉设备性能评价指标进行归一化向量映射，生成灌溉输送性能评价向量。将评价向量输入预置的设备异常评价模型。该模型由多个弱分类器组成，每个弱分类器负责从一个特定的角度分析灌溉设备的性能和存在的异常情况。通过弱分类器对灌溉输送性能评价向量进行分析，得到初步的设备异常评估结果。采用加权投票的方式，综合各个弱分类器的评估结果，得到最终的目标设备异常评估结果。集成学习方法能够有效地提升评估的准确性和鲁棒性，为灌溉系统的故障预防和及时响应提供了可靠的数据支持。根据目标设备异常评估结果，定义一个遗传算法的多目标优化函数，该函数考虑了多个灌溉设备性能评价指标，旨在通过优化模型参数来最大化灌溉系统的整体性能。通过遗传算法对初始强化学习模型的参数进行群体初始化和适应度值计算，在参数空间中有效地搜索到优化后的模型参数集。根据目标模型参数集，对初始强化学习模型进行参数优化，得到目标强化学习模型。经过优化的模型能够更准确地进行故障处理分析和参数组合预测，从而生成最优的灌溉设备控制参数组合。
本申请实施例中，通过收集农田灌溉设备的结构参数和环境参数，并将这些数据输入到预置的初始强化学习模型中，可以实现灌溉控制参数的实时优化。这意味着系统能够根据实际环境和设备状态自动调整灌溉策略，从而确保在不同条件下都能达到最佳的灌溉效果。维纳过程控制模型的应用使得系统能够处理和分析灌溉设备状态的随机变化，而伊藤引理函数进一步加强了对复杂随机扰动的处理能力。这样的技术特征使得灌溉系统能够动态监控并适应环境和内部状态的微小变化，保持灌溉过程的稳定性。系统通过反馈控制和卡尔曼滤波器实现了更加精确的灌溉控制，这不仅提高了水资源的利用率，而且减少了不必要的浪费，从而实现了经济成本的优化。利用稳态概率密度函数和平稳分布数据，能够分析和预测农田灌溉设备在长期运行中的性能和稳定性。这种预测能力对于维护系统的可靠性和减少意外故障至关重要。通过基于多个性能评价指标的模型参数优化，系统能够不断学习和改进，提高其控制策略的效果。此外，设备异常评价模型和遗传算法的应用使得系统在面对未知问题和复杂情况时，还能保持较高的适应性和灵活性，通过采用机器学习技术进而提高了农田灌溉的效率并提高了灌溉水量的控制精度。
在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：
（1）获取农田灌溉设备的设备结构参数集合，设备结构参数集合包括：输入端口参数、输出端口参数、传感器参数以及灌溉机构参数；
（2）对农田灌溉设备进行设备操作环境监控，得到灌溉环境参数集合，灌溉环境参数集合包括：环境温度参数和环境风速参数；
（3）将设备结构参数集合以及灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，得到灌溉控制参数集合，灌溉控制参数集合包括：初始灌溉流速参数、初始灌溉浓度参数以及初始输送路径参数；
（4）根据初始灌溉流速参数、初始灌溉浓度参数以及初始输送路径参数对农田灌溉设备进行控制优化分析，得到第一灌溉流速参数、第一灌溉浓度参数以及第一输送路径参数；
（5）对第一灌溉流速参数、第一灌溉浓度参数以及第一输送路径参数进行噪声影响分析和参数灵敏度分析，得到第二灌溉流速参数、第二灌溉浓度参数以及第二输送路径参数；
（6）根据第二灌溉流速参数、第二灌溉浓度参数以及第二输送路径参数对农田灌溉设备进行灌溉控制参数组合初始化，生成农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合。
具体的，获取农田灌溉设备的各项关键结构参数，包括输入端口参数、输出端口参数、传感器参数以及灌溉机构参数。输入端口参数和输出端口参数决定了水源的接入和分配，传感器参数关系到系统对环境变化的感应能力，而灌溉机构参数则涉及到水流的调控和分配。通过对农田灌溉设备所处的操作环境进行监控，获取到灌溉环境的关键参数，如环境温度和风速。这些环境参数对灌溉效率和作物生长环境有着直接的影响。例如，在高温多风的环境下，土壤蒸发量增加，需要增加灌溉量以确保作物的水分需求得到满足。将设备结构参数和灌溉环境参数输入预置的初始强化学习模型中，该模型通过对这些参数进行分析和处理，生成一套初步的灌溉控制参数集合。这套参数集合包括初始灌溉流速参数、初始灌溉浓度参数以及初始输送路径参数，它们共同构成了灌溉控制的基础，指导着灌溉系统的初步操作。基于初始灌溉控制参数，进行控制优化分析，以进一步提高灌溉效率和作物生长条件的适宜性。通过对初始灌溉流速参数、初始灌溉浓度参数以及初始输送路径参数的优化分析，得到更为精确的第一套灌溉参数，即第一灌溉流速参数、第一灌溉浓度参数以及第一输送路径参数。为了确保优化后的灌溉控制参数具有较高的可靠性和稳定性，不会因为外部噪声或系统误差而产生较大偏差，进行噪声影响分析和参数灵敏度分析。评估各个参数对噪声的敏感度和系统的鲁棒性，据此调整参数，得到第二套灌溉流速参数、第二套灌溉浓度参数以及第二输送路径参数。
在一具体实施例中，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：
（1）根据第一灌溉设备控制参数组合创建农田灌溉设备的维纳过程控制模型，维纳过程控制模型包括：，/>表示在时间/>的维纳过程运动位置，/>表示扩散系数，/>表示随机扰动项，/>表示在农田灌溉设备的起始维纳过程运动位置；
（2）通过伊藤引理函数对维纳过程控制模型进行随机扰动下农田灌溉设备的状态变化分析，得到灌溉设备状态变化数据，其中，伊藤引理函数包括：，/>表示随机变量的函数，/>表示随机变量的函数对应的一阶导数，/>表示随机变量的函数对应的二阶导数，/>表示在时间的维纳过程运动位置，/>表示扩散系数，/>表示灌溉设备状态变化数据。
具体的，根据第一灌溉设备控制参数组合创建农田灌溉设备的维纳过程控制模型。通过模拟农田灌溉设备的动态行为，有效提升灌溉系统的智能化水平和适应性，从而达到提高水资源利用效率和作物生长条件的目的。维纳过程控制模型的核心在于模拟农田灌溉设备状态随时间的随机变化。在该模型中，表示在时间/>的维纳过程运动位置，这个位置受到两个主要因素的影响：一是设备的初始状态/>，二是从初始状态到当前时间内，由于各种随机因素引起的累积变化。这些随机因素通过扩散系数/>和随机扰动项/>进行量化，模拟了真实世界中的不确定性，如气温变化、风速变化以及土壤湿度的随机波动等，这些都对灌溉设备的运行状态产生影响。为了进一步分析这种随机变化对灌溉设备状态的具体影响，引入伊藤引理函数。伊藤引理起到了桥梁的作用，使得系统将维纳过程中的随机变化转化为具体的状态变化数据。通过伊藤引理，计算出在随机扰动下，灌溉设备状态的变化速率以及变化趋势，为灌溉控制提供了更加精确的数据支持。伊藤引理通过分析随机变量的函数/>及其一阶和二阶导数，结合扩散系数/>，确定灌溉设备状态随时间的变化率。例如，土壤湿度的变化受到多种因素的影响，包括天气条件、作物吸水量以及灌溉量本身。通过构建维纳过程控制模型，模拟土壤湿度随时间的随机变化。随着时间的推移，通过不断地收集土壤湿度数据，利用伊藤引理，分析得到在给定的扩散系数/>和随机扰动下，土壤湿度的变化趋势和变化速率。
在一具体实施例中，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：
（1）基于预置的灌溉控制模型构建农田灌溉设备的反馈控制系统，其中，灌溉控制模型包括：，/>表示灌溉控制模型的输出，表示偏差值，/>表示比例，/>表示积分，/>微分增益，t表示时间；
（2）通过灌溉控制模型对农田灌溉设备进行控制，并通过预置的卡尔曼滤波器对灌溉设备状态变化数据进行状态检测，得到状态检测数据，卡尔曼滤波器包括：，/>表示状态检测数据，/>表示卡尔曼增益，/>表示实际测量值，/>表示观测模型，/>表示实际状态，/>表示预测状态；
（3）根据状态检测数据，对农田灌溉设备进行反馈增益计算，得到最优反馈增益数据；
（4）根据最优反馈增益数据创建农田灌溉设备的第二灌溉设备控制参数组合。
具体的，基于预置的灌溉控制模型构建农田灌溉设备的反馈控制系统。控制模型采用经典的PID（比例-积分-微分）控制策略，其中代表灌溉控制模型的输出，即在时间t的灌溉量或灌溉速率；/>表示偏差值，即实际土壤湿度与目标湿度之间的差异；分别代表比例增益、积分增益和微分增益。模型根据土壤湿度的实时测量值与预定目标之间的偏差，动态调整灌溉量，以最小化偏差，实现精准灌溉。通过预置的卡尔曼滤波器对农田灌溉设备状态变化数据进行状态检测。卡尔曼滤波器是一种高效的估计算法，它能够在存在噪声的情况下，准确估计动态系统的状态。/>表示在第k次测量后的状态估计值，/>表示卡尔曼增益，用于调整估计值与实际测量值之间的权重，/>表示实际的测量值，/>是观测模型，将状态空间映射到测量空间，/>表示在第k次测量之前的状态预测值。通过这种方法，有效地提高灌溉系统对环境变化的适应性和响应速度，实现更为准确的状态监测和估计。基于状态检测数据，对农田灌溉设备进行反馈增益计算，得到最优反馈增益数据。通过分析状态检测数据，确定最佳的比例、积分和微分增益，以最大限度地提高灌溉控制的准确性和稳定性。例如，如果检测到土壤湿度频繁波动，会增加比例增益和微分增益，以快速响应这些变化；如果土壤湿度变化较为缓慢，系统会增加积分增益，以消除持续的小偏差。根据得到的最优反馈增益数据，创建农田灌溉设备的第二灌溉设备控制参数组合。全面考虑灌溉系统性能、环境条件以及作物需求，它不仅包括了灌溉量的调整，还涉及到灌溉频率、灌溉时间等多个维度的优化。
在一具体实施例中，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：
（1）通过第二灌溉设备控制参数组合对农田灌溉设备进行灌溉控制，并通过预置的稳态概率密度函数计算农田灌溉设备的稳态概率密度数据，稳态概率密度函数为：，/>表示位置/>和时间/>的概率密度函数，/>表示漂移项，/>表示扩散项，/>表示梯度算子，/>表示时间t的偏导数，用于表示概率密度函数p(x,t)随时间变化的速率，/>表示拉普拉斯算子；
（2）根据稳态概率密度数据计算农田灌溉设备的平稳分布数据，其中，平稳分布求解函数为：表示稳态时的概率密度函数，/>表示漂移项，/>表示扩散项；
（3）根据平稳分布数据对农田灌溉设备进行长期转移概率和极限环概率分析，得到稳态概率分布数据，其中，长期转移概率函数为：，/>表示长期转移概率，/>表示状态j，/>表示状态i，/>表示在初始时刻处于状态i，时间t后转移到状态j的条件概率；极限环概率函数为：/>，/>表示极限环概率，/>:特定/>表示转移路径上的漂移系数，/>表示转移路径上的扩散系数，Π表示连续乘积，n表示状态数量，k和i表示索引。
具体的，通过第二灌溉设备控制参数组合对农田灌溉设备进行灌溉控制，对灌溉量、灌溉频率和灌溉路径进行调整。控制参数的设定基于对当前土壤湿度、作物需水量以及预测的天气条件的综合分析。例如，如果预测到未来几天内将有大量降雨，会减少灌溉量或暂停灌溉，以避免过度灌溉和水资源的浪费。通过预置的稳态概率密度函数计算农田灌溉设备的稳态概率密度数据。该函数考虑了灌溉设备和环境因素随时间的变化，以及这些变化对灌溉效果稳定性的影响。漂移项和扩散项分别代表了环境变化对灌溉状态的平均影响和随机波动，这两个因素共同定义了灌溉过程中出现的各种状态的概率分布。通过稳态概率密度函数，计算农田灌溉设备的平稳分布数据，这些数据揭示了在长期运行条件下，灌溉设备达到的各种状态的稳定概率。这对于评估灌溉系统的长期性能和可靠性具有重要意义。例如，如果某个特定的灌溉状态具有较高的稳态概率，那么这表明灌溉系统在这个状态下运行的性较高，从而可以据此调整灌溉策略，以确保系统的稳定运行和高效灌溉。基于平稳分布数据，进行长期转移概率和极限环概率分析，得到农田灌溉设备从一个状态转移到另一个状态的概率，以及在长期运行过程中，系统是否进入某种循环或重复的行为模式。例如，如果分析结果显示某个灌溉状态之间的转移概率很高，那么这指示灌溉系统在这两个状态之间存在频繁的切换，需要通过调整控制参数来优化灌溉策略，减少不必要的状态切换，以提高灌溉效率和系统稳定性。最终，得到稳态概率分布数据，提供关于农田灌溉设备在长期运行中的行为和性能的信息，进一步优化灌溉控制参数组合，以实现更高效、更可靠的灌溉效果。例如，如果稳态概率分布数据表明在特定的灌溉控制参数下，系统的稳定性和效率最高，那么这些参数可以被视为目标控制参数组合，用于指导实际的灌溉控制策略。
在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：
（1）根据稳态概率分布数据对农田灌溉设备进行灌溉控制准确率计算，得到灌溉控制准确率数据；
（2）根据稳态概率分布数据对农田灌溉设备进行灌溉控制稳定性分析，得到灌溉控制稳定性数据；
（3）根据稳态概率分布数据对农田灌溉设备进行设备响应时间分析，得到设备响应时间数据；
（4）对灌溉控制准确率数据、灌溉控制稳定性数据以及设备响应时间数据进行性能评价指标计算，得到多个灌溉设备性能评价指标。
具体的，根据稳态概率分布数据计算灌溉控制的准确率，分析预设灌溉目标与实际灌溉效果之间的偏差。稳态概率分布数据揭示了在不同环境条件下，灌溉设备达到预定灌溉状态的概率，这些数据能够帮助评估灌溉系统的性能。例如，如果在大多数情况下，实际土壤湿度与目标湿度之间的偏差很小，那么可以认为灌溉控制的准确率较高。通过统计分析稳态概率分布数据，得到一个量化的灌溉控制准确率指标，这个指标反映了灌溉系统执行预定灌溉任务的能力。通过稳态概率分布数据对灌溉控制的稳定性进行分析。稳定性分析考虑了灌溉系统在面对环境变化（如温度波动、降雨变化）时，能否维持预定的灌溉效果。通过评估不同环境条件下灌溉结果的变异性，计算出灌溉控制稳定性数据。稳定性高的灌溉系统表明其对外部扰动的抵抗能力强，能够在各种环境条件下保持灌溉效果的一致性。例如，通过分析稳态概率分布数据，如果发现即使在极端气候条件下，灌溉系统也能保持土壤湿度在目标范围内的波动，则说明该系统具有很高的灌溉控制稳定性。根据稳态概率分布数据分析设备的响应时间。设备响应时间是指灌溉系统从接收到灌溉指令到实际执行该指令的时间延迟。这一指标有助于评价灌溉系统的反应速度和适应性。通过对稳态概率分布数据的分析，预测在不同环境条件下，灌溉系统调整灌溉状态所需的时间长度。快速的响应时间意味着灌溉系统能够迅速适应环境变化，及时调整灌溉策略，以满足作物的即时水分需求。将灌溉控制准确率数据、灌溉控制稳定性数据以及设备响应时间数据综合起来，进行性能评价指标计算，从而得到一系列反映灌溉设备综合性能的评价指标。这些性能评价指标不仅涵盖了灌溉系统的操作效率，也包括了系统对环境变化的适应能力和灌溉任务执行的时效性。通过这些综合性能评价指标，可以全面评估灌溉系统的性能，指导未来的灌溉系统设计和优化。
在一具体实施例中，执行步骤S106的过程可以具体包括如下步骤：
（1）对多个灌溉设备性能评价指标进行归一化向量映射，得到灌溉输送性能评价向量；
（2）将灌溉输送性能评价向量输入预置的设备异常评价模型，设备异常评价模型包括：多个弱分类器；
（3）通过多个弱分类器分别对灌溉输送性能评价向量进行设备异常分析，得到每个弱分类器的初始设备异常评估结果，并对每个弱分类器的初始设备异常评估结果进行加权投票分析，输出目标设备异常评估结果；
（4）根据目标设备异常评估结果，并通过多个灌溉设备性能评价指标定义遗传算法的多目标优化函数；
（5）通过遗传算法对初始强化学习模型进行模型参数群体初始化，得到多个第一模型参数集，并通过多目标优化函数分别计算每个第一模型参数集的目标适应度值；
（6）根据目标适应度值对多个第一模型参数集进行群体分割，得到多个目标模型参数群体，并通过多个目标模型参数群体生成多个第二模型参数集；
（7）对多个第二模型参数集进行模型参数最优化求解，得到目标模型参数集，并根据目标模型参数集对初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型；
（8）通过目标强化学习模型对农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合。
具体的，对农田灌溉设备的多个性能评价指标进行归一化向量映射，将这些指标转换为一个统一的评价向量，将不同量纲和范围的性能指标转换成可比较的数值，从而为后续的分析提供标准化的数据。例如，将灌溉控制准确率、稳定性和设备响应时间这些指标转换为0到1之间的数值。将灌溉输送性能评价向量输入预置的设备异常评价模型中。模型包含多个弱分类器，每个分类器都专注于从某个特定角度分析灌溉设备的性能数据，以识别异常状态。通过集成学习的方法，提高异常检测的准确性和鲁棒性。每个弱分类器根据自己的判断给出初步的设备异常评估结果，然后通过加权投票机制综合这些结果，输出最终的目标设备异常评估结果。为了进一步优化灌溉控制策略，根据目标设备异常评估结果以及多个灌溉设备性能评价指标，定义一个遗传算法的多目标优化函数。优化函数旨在同时满足多个性能目标，比如提高灌溉准确率、增强系统稳定性以及缩短响应时间。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解，它从一个初始的模型参数群体开始，通过选择、交叉和变异等操作生成新一代的模型参数集，然后根据多目标优化函数计算每个参数集的目标适应度值。通过对多个第一模型参数集的目标适应度值进行评估，对参数集进行群体分割，筛选出表现最优的参数群体，然后基于优选群体生成新的第二模型参数集。这个过程不断重复，直至找到最优的模型参数集，这个最优参数集即为能够最大程度满足所有性能目标的参数配置。根据目标模型参数集对初始强化学习模型进行参数优化，得到最终的目标强化学习模型。经过优化的模型能够更准确地进行故障处理分析和参数组合预测，生成最优的灌溉设备控制参数组合。
上面对本申请实施例中基于机器学习的高效农田灌溉方法进行了描述，下面对本申请实施例中基于机器学习的高效农田灌溉系统进行描述，请参阅图2，本申请实施例中基于机器学习的高效农田灌溉系统一个实施例包括：
获取模块201，用于获取农田灌溉设备的设备结构参数集合和灌溉环境参数集合，并将所述设备结构参数集合以及所述灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，生成所述农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合；
创建模块202，用于根据所述第一灌溉设备控制参数组合创建所述农田灌溉设备的维纳过程控制模型，并通过所述维纳过程控制模型生成对应的灌溉设备状态变化数据；
分析模块203，用于基于预置的灌溉控制模型对所述灌溉设备状态变化数据进行控制参数组合分析，得到第二灌溉设备控制参数组合；
控制模块204，用于通过所述第二灌溉设备控制参数组合对所述农田灌溉设备进行灌溉控制，并对所述农田灌溉设备进行稳态概率密度函数求解，得到稳态概率分布数据；
评估模块205，用于根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行控制性能评估，得到多个灌溉设备性能评价指标；
优化模块206，用于根据所述多个灌溉设备性能评价指标对所述初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型，并通过所述目标强化学习模型对所述农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合。
通过上述各个组成部分的协同合作，通过收集农田灌溉设备的结构参数和环境参数，并将这些数据输入到预置的初始强化学习模型中，可以实现灌溉控制参数的实时优化。这意味着系统能够根据实际环境和设备状态自动调整灌溉策略，从而确保在不同条件下都能达到最佳的灌溉效果。维纳过程控制模型的应用使得系统能够处理和分析灌溉设备状态的随机变化，而伊藤引理函数进一步加强了对复杂随机扰动的处理能力。这样的技术特征使得灌溉系统能够动态监控并适应环境和内部状态的微小变化，保持灌溉过程的稳定性。系统通过反馈控制和卡尔曼滤波器实现了更加精确的灌溉控制，这不仅提高了水资源的利用率，而且减少了不必要的浪费，从而实现了经济成本的优化。利用稳态概率密度函数和平稳分布数据，能够分析和预测农田灌溉设备在长期运行中的性能和稳定性。这种预测能力对于维护系统的可靠性和减少意外故障至关重要。通过基于多个性能评价指标的模型参数优化，系统能够不断学习和改进，提高其控制策略的效果。此外，设备异常评价模型和遗传算法的应用使得系统在面对未知问题和复杂情况时，还能保持较高的适应性和灵活性，通过采用机器学习技术进而提高了农田灌溉的效率并提高了灌溉水量的控制精度。
本申请还提供一种基于机器学习的高效农田灌溉设备，所述基于机器学习的高效农田灌溉设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述基于机器学习的高效农田灌溉方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于机器学习的高效农田灌溉方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random acceS memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于机器学习的高效农田灌溉方法，其特征在于，所述基于机器学习的高效农田灌溉方法包括：
获取农田灌溉设备的设备结构参数集合和灌溉环境参数集合，并将所述设备结构参数集合以及所述灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，生成所述农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合；
根据所述第一灌溉设备控制参数组合创建所述农田灌溉设备的维纳过程控制模型，并通过所述维纳过程控制模型生成对应的灌溉设备状态变化数据；
基于预置的灌溉控制模型对所述灌溉设备状态变化数据进行控制参数组合分析，得到第二灌溉设备控制参数组合；
通过所述第二灌溉设备控制参数组合对所述农田灌溉设备进行灌溉控制，并对所述农田灌溉设备进行稳态概率密度函数求解，得到稳态概率分布数据；
根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行控制性能评估，得到多个灌溉设备性能评价指标；
根据所述多个灌溉设备性能评价指标对所述初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型，并通过所述目标强化学习模型对所述农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的高效农田灌溉方法，其特征在于，所述获取农田灌溉设备的设备结构参数集合和灌溉环境参数集合，并将所述设备结构参数集合以及所述灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，生成所述农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合，包括：
获取农田灌溉设备的设备结构参数集合，所述设备结构参数集合包括：输入端口参数、输出端口参数、传感器参数以及灌溉机构参数；
对所述农田灌溉设备进行设备操作环境监控，得到灌溉环境参数集合，所述灌溉环境参数集合包括：环境温度参数和环境风速参数；
将所述设备结构参数集合以及所述灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，得到灌溉控制参数集合，所述灌溉控制参数集合包括：初始灌溉流速参数、初始灌溉浓度参数以及初始输送路径参数；
根据所述初始灌溉流速参数、所述初始灌溉浓度参数以及所述初始输送路径参数对所述农田灌溉设备进行控制优化分析，得到第一灌溉流速参数、第一灌溉浓度参数以及第一输送路径参数；
对所述第一灌溉流速参数、所述第一灌溉浓度参数以及所述第一输送路径参数进行噪声影响分析和参数灵敏度分析，得到第二灌溉流速参数、第二灌溉浓度参数以及第二输送路径参数；
根据所述第二灌溉流速参数、所述第二灌溉浓度参数以及所述第二输送路径参数对所述农田灌溉设备进行灌溉控制参数组合初始化，生成所述农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的高效农田灌溉方法，其特征在于，所述根据所述第一灌溉设备控制参数组合创建所述农田灌溉设备的维纳过程控制模型，并通过所述维纳过程控制模型生成对应的灌溉设备状态变化数据，包括：
根据所述第一灌溉设备控制参数组合创建所述农田灌溉设备的维纳过程控制模型，所述维纳过程控制模型包括：，/>表示在时间/>的维纳过程运动位置，/>表示扩散系数，/>表示随机扰动项，/>表示在所述农田灌溉设备的起始维纳过程运动位置；
通过伊藤引理函数对所述维纳过程控制模型进行随机扰动下农田灌溉设备的状态变化分析，得到灌溉设备状态变化数据，其中，伊藤引理函数包括：，/>表示随机变量的函数，/>表示随机变量的函数对应的一阶导数，/>表示随机变量的函数对应的二阶导数，/>表示在时间的维纳过程运动位置，/>表示扩散系数，/>表示灌溉设备状态变化数据。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的高效农田灌溉方法，其特征在于，所述基于预置的灌溉控制模型对所述灌溉设备状态变化数据进行控制参数组合分析，得到第二灌溉设备控制参数组合，包括：
基于预置的灌溉控制模型构建所述农田灌溉设备的反馈控制系统，其中，灌溉控制模型包括：，/>表示灌溉控制模型的输出，/>表示偏差值，/>表示比例，/>表示积分，/>微分增益，t表示时间；
通过所述灌溉控制模型对所述农田灌溉设备进行控制，并通过预置的卡尔曼滤波器对所述灌溉设备状态变化数据进行状态检测，得到状态检测数据，所述卡尔曼滤波器包括：，/>表示状态检测数据，/>表示卡尔曼增益，/>表示实际测量值，/>表示观测模型，/>表示实际状态，/>表示预测状态；
根据所述状态检测数据，对所述农田灌溉设备进行反馈增益计算，得到最优反馈增益数据；
根据所述最优反馈增益数据创建所述农田灌溉设备的第二灌溉设备控制参数组合。
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的高效农田灌溉方法，其特征在于，所述通过所述第二灌溉设备控制参数组合对所述农田灌溉设备进行灌溉控制，并对所述农田灌溉设备进行稳态概率密度函数求解，得到稳态概率分布数据，包括：
通过所述第二灌溉设备控制参数组合对所述农田灌溉设备进行灌溉控制，并通过预置的稳态概率密度函数计算所述农田灌溉设备的稳态概率密度数据，所述稳态概率密度函数为：，/>表示位置/>和时间/>的概率密度函数，/>表示漂移项，/>表示扩散项，/>表示梯度算子，/>表示时间t的偏导数，用于表示概率密度函数p(x,t)随时间变化的速率，/>表示拉普拉斯算子；
根据所述稳态概率密度数据计算所述农田灌溉设备的平稳分布数据，其中，平稳分布求解函数为：表示稳态时的概率密度函数，/>表示漂移项，/>表示扩散项；
根据所述平稳分布数据对所述农田灌溉设备进行长期转移概率和极限环概率分析，得到稳态概率分布数据，其中，长期转移概率函数为：，/>表示长期转移概率，/>表示状态j，/>表示状态i，/>表示在初始时刻处于状态i，时间t后转移到状态j的条件概率；极限环概率函数为：/>，/>表示极限环概率，/>:特定/>表示转移路径上的漂移系数，/>表示转移路径上的扩散系数，Π表示连续乘积，n表示状态数量，k和i表示索引。
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的高效农田灌溉方法，其特征在于，所述根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行控制性能评估，得到多个灌溉设备性能评价指标，包括：
根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行灌溉控制准确率计算，得到灌溉控制准确率数据；
根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行灌溉控制稳定性分析，得到灌溉控制稳定性数据；
根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行设备响应时间分析，得到设备响应时间数据；
对所述灌溉控制准确率数据、所述灌溉控制稳定性数据以及所述设备响应时间数据进行性能评价指标计算，得到多个灌溉设备性能评价指标。
7.根据权利要求1所述的基于机器学习的高效农田灌溉方法，其特征在于，所述根据所述多个灌溉设备性能评价指标对所述初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型，并通过所述目标强化学习模型对所述农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合，包括：
对所述多个灌溉设备性能评价指标进行归一化向量映射，得到灌溉输送性能评价向量；
将所述灌溉输送性能评价向量输入预置的设备异常评价模型，所述设备异常评价模型包括：多个弱分类器；
通过所述多个弱分类器分别对所述灌溉输送性能评价向量进行设备异常分析，得到每个弱分类器的初始设备异常评估结果，并对每个弱分类器的初始设备异常评估结果进行加权投票分析，输出目标设备异常评估结果；
根据所述目标设备异常评估结果，并通过所述多个灌溉设备性能评价指标定义遗传算法的多目标优化函数；
通过所述遗传算法对所述初始强化学习模型进行模型参数群体初始化，得到多个第一模型参数集，并通过所述多目标优化函数分别计算每个第一模型参数集的目标适应度值；
根据所述目标适应度值对所述多个第一模型参数集进行群体分割，得到多个目标模型参数群体，并通过所述多个目标模型参数群体生成多个第二模型参数集；
对所述多个第二模型参数集进行模型参数最优化求解，得到目标模型参数集，并根据所述目标模型参数集对所述初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型；
通过所述目标强化学习模型对所述农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合。
8.一种基于机器学习的高效农田灌溉系统，其特征在于，所述基于机器学习的高效农田灌溉系统包括：
获取模块，用于获取农田灌溉设备的设备结构参数集合和灌溉环境参数集合，并将所述设备结构参数集合以及所述灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，生成所述农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合；
创建模块，用于根据所述第一灌溉设备控制参数组合创建所述农田灌溉设备的维纳过程控制模型，并通过所述维纳过程控制模型生成对应的灌溉设备状态变化数据；
分析模块，用于基于预置的灌溉控制模型对所述灌溉设备状态变化数据进行控制参数组合分析，得到第二灌溉设备控制参数组合；
控制模块，用于通过所述第二灌溉设备控制参数组合对所述农田灌溉设备进行灌溉控制，并对所述农田灌溉设备进行稳态概率密度函数求解，得到稳态概率分布数据；
评估模块，用于根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行控制性能评估，得到多个灌溉设备性能评价指标；
优化模块，用于根据所述多个灌溉设备性能评价指标对所述初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型，并通过所述目标强化学习模型对所述农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合。
9.一种基于机器学习的高效农田灌溉设备，其特征在于，所述基于机器学习的高效农田灌溉设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于机器学习的高效农田灌溉设备执行如权利要求1-7中任一项所述的基于机器学习的高效农田灌溉方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于机器学习的高效农田灌溉方法。
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