基于傳感器的農(nóng)業(yè)溫室數(shù)據(jù)直報系統(tǒng)與智能調(diào)控研究

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摘要：農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展為溫室蔬菜生產(chǎn)的數(shù)據(jù)采集、分析、調(diào)控提供了有力支撐。為滿足溫室環(huán)境數(shù)據(jù)智能直報場景需求，制定了溫室環(huán)境傳感器的部署規(guī)范，設(shè)計并對比分析了基于LSTM、CNN-LSTM及CNN-LSTM-Attention的 3種溫室調(diào)控溫度預測模型。基于CNN-LSTM-Attention預測模型的性能最好，其MSE、MAE、R2 分別為0.457 0、0.319 5和0.987 3。（剩余11243字）