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基于BP神经网络和物联网的作物需水量计算模型研究

任亚飞  
【摘要】:水资源是一种与人类生活和经济生产密切相关的重要因素,但地球上可供人类使用的淡水资源的数量并不多,不能满足人口数量增长和经济发展带来的用水量需求,加剧了水资源分配方面的矛盾。中国作为一个农业大国,每年农业上的用水比例一直占据着全国水资源消耗总量的榜首,2019年达到了61.2%。与此同时,农业灌溉中缺乏对水资源的高效利用,利用率仅有30%左右。因此,我国将大力推进节水灌溉作为现代农业的一项基本国策。但我国的节水灌溉技术研究侧重于灌溉效率的提升,缺乏对深层次作物需水量(Crop water requirements,ET_c)的研究,并不能算是真正的节水灌溉。在实践应用中,对于特定作物需水量的估算首先要计算出参考作物腾发量(Reference Crop Evapotranspiration,ET_0),然后结合适当的作物系数K_c进行修正。因此,ET_0的计算在节水灌溉技术中具有重要的地位。针对ET_0计算过程复杂、涉及因素较多,且现有计算公式无法适用于不同地点的问题,本文提出了一种基于BP神经网络和改进的粒子群算法(NDPSO)相结合的计算模型(NDPSO-BP)。首先采用平均影响值法(MIV)和SPSS统计软件对影响ET_0的变量进行降维,选取独立分布的前三个主要因素作为输入;然后采用自适应非线性递减权重更新因子和莱维飞行(Levy Flight)相结合改进的NDPSO算法来确定BP神经网络最佳的权值和阈值,增强BP神经网络的预测拟合度。实验结果表明,在同样的实验数据和实验平台下,本文提出的NDPSO-BP模型得到的ET_0预测值优于PSO-BP模型和BP模型;同时,该算法在不同地点的预测值均优于两种基本算法,适合于在不同的地点进行推广应用。另一方面,本文利用农业物联网的相关优势,自主搭建设计了一个基于STM32单片机平台的农作物信息采集系统,信息采集终端通过温湿度和风速传感器监测作物生长的环境信息,并通过Zig Bee协议传输至信息处理终端;基于训练好的BP神经网络的最佳权值阈值,信息处理终端搭建了一个实时的作物需水量计算模型,并通过4G模块将相关的数据传输至机智云平台,用户可通过手机查看云端信息,帮助用户及时、准确地进行决策。


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