基于物联网和LSTM的柑橘园土壤含水量和电导率预测模型

发布时间：2024-02-18 00:59

　　【目的】构建柑橘果园环境信息物联网实时采集系统,建立基于物联网和长短期记忆(LSTM)的柑橘园土壤含量和电导率预测模型,为果园灌溉施肥管理、效果预测评估提供参考依据。【方法】利用土壤温度、含水量、电导率三合一传感器,在柑橘果园中设置5个节点和1个气象站,通过ZigBee短距离无线通信和GPRS远距离无线传输,将果园气象数据和土壤墒情数据传输至远程服务器。利用LSTM模型建立气象数据与土壤含水量和电导率的预测模型,计算均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)以进行性能评估。【结果】物联网系统能够实现远程传输柑橘果园环境数据,建立了基于LSTM和广义回归神经网络(GRNN)的土壤含水量和电导率预测模型,模型在5个节点的数据集的训练结果分别为:LSTM模型训练的土壤含水量和电导率的RMSE范围分别为6.74～8.65和6.68～8.50,GRNN模型训练的土壤含水量和电导率的RMSE范围分别为7.01～14.70和7.60～13.70。利用生成的LSTM模型和气象数据进行拟合,将土壤含水量和电导率的预测值与实测值进行回归分析,LSTM模型拟合的土壤含水量和电导率的R²范...

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【文章目录】：
1 柑橘园环境信息物联网传输系统设计
    1.1 系统总体架构
    1.2 物联网传输系统硬件
    1.3 物联网传输系统软件
        1.3.1 ZigBee组网协议
        1.3.2 节点软件
2 材料与方法
    2.1 区域概况与数据采集预处理
    2.2 GRNN模型
    2.3 LSTM模型
    2.4 模型性能测试标准
3 结果与分析
    3.1 LSTM和GRNN模型训练设置
    3.2 模型性能表现
    3.3 模型拟合分析
4 结论



本文编号：3901619