温室能耗与作物产量预测研究及Android监测系统设计

发布时间：2017-10-30 20:04

  本文关键词：温室能耗与作物产量预测研究及Android监测系统设计

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【摘要】：温室环境调控是现代温室中最重要的关键技术之一,提高温室环境控制的能力才能更好的促进我国农业现代化的不断发展。随着国内温室大棚的迅速增多,为了提高农作物生产效率,增加经济收入,对温室的智能监控是实现温室高产、优质的必然要求。温室智能监控是指通过收集农业知识、技术以及各种试验数据构建专家系统,以建立作物生长的数学模型为理论依据,研究出的一种指导温室调控和作物生长的温室专家控制系统。为了设计一种指导温室供热与预测作物产量的智能监控系统,研究了温室供热能耗与作物产量之间的关系。根据温室能量与物质平衡原理,建立了以Venlo型温室为对象的温室能量流动模型;根据作物的光合作用,呼吸作用、物质分配流动等过程,建立了以番茄为对象的物质流动模型。对建立的物质能量流动模型采用优化算法进行参数辨识,使之符合真实试验温室。比较了传统遗传算法和粒子群算法的优缺点后,提出一种改进型粒子群遗传算法混合算法(改进型PSO-GA)来辨识模型的参数。改进型PSO-GA是基于粒子群和遗传算法相结合,并引入自适应算子提高算法收敛速度和收敛精度,克服了单一粒子群群算法容易陷入局部最优的缺陷,相比较于遗传算法,在收敛速度上有明显优势。结合试验温室的环境数据和温室能耗数据对温室能量流动模型分别采用三种算法进行辨识,辨识的结果表明,改进型PSO-GA优化算法比传统PSO和GA算法在辨识参数的速度上快23%,辨识精度上高1.5%。经过辨识的温室能量流动模型模拟的温室供热能耗在整体趋势上贴合实际温室能耗,6天的模拟总能耗与实际总能耗存在8.9%的误差,证明了温室能量流动模型基本符合实际试验温室。利用温室能量流动模型和作物物质流动模型模拟研究了温室供热能耗与作物产量之间关系,模拟试验温室2月10日室内平均温度从14.9℃增加25.9℃,模拟的作物产量增加了24.5%,而模拟的温室供热能耗增加了109.7%。利用建立的温室能量流动模型和作物物质流动模型来指导温室智能监控,设计了基于Android平台温室远程监控系统。系统主要由基于CAN总线的嵌入式系统、温室本地监控主机、Android远程客户端三部分组成。
【关键词】：温室模型 能耗与产量 改进型PSO-GA Android
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP277
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 课题背景与意义11-12
• 1.2 温室监控技术概述12-15
• 1.2.1 温室监控技术12-13
• 1.2.2 国内研究情况13-14
• 1.2.3 国外研究情况14
• 1.2.4 温室监控发展趋势14-15
• 1.3 温室模型的研究现状15-17
• 1.3.1 温室气候模型的研究16
• 1.3.2 作物产量模型的研究16-17
• 1.4 模型参数辨识的发展17-18
• 1.5 本文研究内容与方法18-21
• 第2章 温室模型研究21-33
• 2.1 引言21-22
• 2.2 温室能量流动模型建立22-27
• 2.2.1 Venlo型温室简介22-23
• 2.2.2 Venlo型温室能量流动模型23-26
• 2.2.3 能量流动模型参数的选择26-27
• 2.3 作物物质流动模型27-31
• 2.3.1 光合作用模型28-29
• 2.3.2 缓冲层物质流动模型29-30
• 2.3.3 果实物质转化模型30-31
• 2.4 本章小结31-33
• 第3章 参数辨识的算法研究33-47
• 3.1 引言33
• 3.2 遗传算法33-36
• 3.2.1 GA的算法流程34-35
• 3.2.2 GA的参数设置35
• 3.2.3 GA的优缺点35-36
• 3.3 粒子群算法36-41
• 3.3.1 PSO的算法流程36-38
• 3.3.2 PSO粒子更新过程38-39
• 3.3.3 PSO的参数设置39
• 3.3.4 PSO的优缺点39-40
• 3.3.5 GA与PSO的比较40-41
• 3.4 改进型PSO-GA算法41-45
• 3.4.1 算法概述和流程41-42
• 3.4.2 PSO算子操作42-43
• 3.4.3 GA算子操作43-44
• 3.4.4 自适应算子操作44-45
• 3.5 本章小结45-47
• 第4章 模型验证与模拟分析47-57
• 4.1 引言47
• 4.2 试验温室概述47-49
• 4.3 温室模型验证与模拟49-54
• 4.3.1 模型参数辨识49-51
• 4.3.2 温室能耗模拟51-53
• 4.3.3 温室能耗模拟预测53-54
• 4.3.4 番茄干物质积累量模拟54
• 4.4 本章小结54-57
• 第5章 温室远程监测系统设计57-67
• 5.1 引言57
• 5.2 系统需求分析57
• 5.3 温室远程监测总体设计57-60
• 5.3.1 系统硬件结构58-59
• 5.3.2 系统的软件设计59-60
• 5.4 主机监控程序设计60-61
• 5.5 服务器程序设计61-64
• 5.5.1 与监控程序的通信62-63
• 5.5.2 读取SQL Server数据库63
• 5.5.3 与Android客户端的通信63-64
• 5.6 本章小结64-67
• 第6章 客户端的设计与实现67-83
• 6.1 引言67
• 6.2 Android客户端开发基础67-69
• 6.2.1 Android开发环境67-68
• 6.2.2 Android应用架构68-69
• 6.3 Android与服务器通信69-71
• 6.3.1 通信方式69-70
• 6.3.2 JSON数据解析70-71
• 6.4 主要功能界面实现71-81
• 6.4.1 登录界面72-74
• 6.4.2 主界面74-76
• 6.4.3 环境界面76-79
• 6.4.4 控制界面79-80
• 6.4.5 预测信息界面80-81
• 6.5 本章小结81-83
• 第7章 结论与展望83-85
• 7.1 结论83
• 7.2 创新点83
• 7.3 展望83-85
• 参考文献85-89
• 致谢89-90
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果90

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