【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及農業種植溫室大棚智能調節系統，具體是一種農業種植溫室大棚智能調節系統。
技術介紹
1、農業種植溫室大棚智能調節系統是一種利用現代信息技術，如物聯網、大數據分析、云計算和人工智能，為溫室大棚內作物生長提供智能化管理和自動控制的系統，但是，現有系統往往僅限于收集和調節基本環境參數，對于土壤健康、植物生長狀態等信息的綜合分析不足，導致無法實現全面的環境控制，且大多數系統未能預測未來的氣候變化或病蟲害發生，不能提前調整環境設置以最優化生長條件。
技術實現思路
1、本部分的目的在于概述本專利技術的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和專利技術名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和專利技術名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本專利技術的范圍。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種農業種植溫室大棚智能調節系統，包括數據收集與監控模塊，所述數據收集與監控模塊的輸出端通信連接有數據處理與預測分析模塊，所述數據處理與預測分析模塊的輸出端通信連接有決策支持系統，所述決策支持系統的輸出端通信連接有用戶交互界面，所述用戶交互界面的輸出端通信連接有執行與反饋模塊。
4、作為本專利技術再進一步的方案：所述數據收集與監控模塊的內部包括環境傳感器、土壤傳感器、植物生長監測器以及數據采集終端，具體如下：
5、環境傳感器：包括溫度傳感器、濕度傳感器、光照強度傳感器以及co2濃
6、土壤傳感器：土壤水分傳感器、土壤ph傳感器以及土壤營養成分分析儀；
7、植物生長監測器：高分辨率立體攝像頭以及植物生理生化指標傳感器；
8、數據采集終端：負責收集所有傳感器數據，并進行初步的數據格式化和清洗。
9、作為本專利技術再進一步的方案：所述數據處理與預測分析模塊的內部包括中央服務器、分析軟件以及機器學習平臺，所述決策支持系統內部包括智能決策引擎、操作和調控接口以及策略數據庫。
10、作為本專利技術再進一步的方案：所述用戶交互界面內部包括移動應用以及通知系統，所述執行與反饋模塊內部包括控制執行單元以及狀態反饋傳感器，控制執行單元內部還包括電動窗戶控制器、灌溉系統、溫度和濕度調節系統以及輔助照明設備。
11、作為本專利技術再進一步的方案：所述機器學習平臺中，我采用多元回歸分析算法，其具體如下：
12、假設我們需要預測和控制溫室的溫度（y），基于一些關鍵的環境和操作變量，如外部溫度（x1）、濕度（x2）、co2濃度（x3），以及前一天的內部溫度（x4）；
13、建立一個多元線性回歸模型來預測溫室的內部溫度：
14、；
15、其中：y是因變量，表示溫室內部的溫度，x1,x2,x3,x4是自變量，分別代表外部溫度、濕度、co2濃度和前一天的內部溫度，β0,β1,β2,β3,β4是模型參數，代表各自變量對因變量的影響程度，?是誤差項，代表了模型未能解釋的隨機變異。
16、作為本專利技術再進一步的方案：所述傳感器的具體型號如下：
17、溫度傳感器型號honeywell?t10、濕度傳感器型號sensirion?sht35、光照強度傳感器型號apogee?mq-500、co2濃度傳感器型號senseair?s8、土壤水分傳感器型號decagondevices?ec-5、土壤ph傳感器型號spectrum?technologies?fieldscout?soilstik?phmeter以及土壤營養成分分析儀型號horiba?laquatwin；
18、所述植物生長監測器采用高分辨率立體攝像頭，其具體型號為microsoft?kinectazure；
19、所述植物生理生化指標傳感器的具體型號為cid?ci-340?handheldphotosynthesis?system；
20、所述數據采集終端的具體型號為national?instruments?compactdaq。
21、作為本專利技術再進一步的方案：所述決策支持系統內部采用隨機森林算法，其具體如下：
22、樣本選擇：從訓練數據集d中用bootstrap取樣得到n個樣本；
23、特征選擇：對于每個節點，從所有特征中隨機選取m個特征，其中（m是總特征數），選擇最佳分裂特征；
24、樹構建：每棵樹都盡量生長到最大深度，不進行剪枝處理；
25、預測函數：對于分類問題，采用多數投票方式，對于回歸問題，采用平均輸出；
26、分裂節點時的信息增益計算：
27、；
28、其中：是特征在父節點dp的信息增益，i（d）是數據集d的不純度（如基尼不純度或熵），nleft和nright是分裂后左右子集的樣本數量，dleft和dright是分裂后的左右子數據集。
29、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
30、本專利技術將數據收集、數據處理、決策支持、用戶交互以及執行與反饋等多個模塊高度集成在一個系統中，實現了溫室種植的自動化和智能化，通過智能決策引擎和機器學習平臺，本專利技術能夠根據監測數據和歷史數據分析溫室的環境需求，實時進行精確的環境調節，同時本專利技術擁有大量的先進的種植策略和歷史調節數據，為機器學習平臺和智能決策引擎提供了豐富的數據支持，使得系統能夠更加精準地進行決策，且本專利技術提供了用戶直觀操作的界面，用戶可以通過該界面手動調整溫室環境，或者通過智能推薦進行自動調整，大大降低了用戶的操作難度。
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1.一種農業種植溫室大棚智能調節系統，包括數據收集與監控模塊，其特征在于：所述數據收集與監控模塊的輸出端通信連接有數據處理與預測分析模塊，所述數據處理與預測分析模塊的輸出端通信連接有決策支持系統，所述決策支持系統的輸出端通信連接有用戶交互界面，所述用戶交互界面的輸出端通信連接有執行與反饋模塊。
2.根據權利要求1所述的一種農業種植溫室大棚智能調節系統，其特征在于：所述數據收集與監控模塊的內部包括環境傳感器、土壤傳感器、植物生長監測器以及數據采集終端，具體如下：
3.根據權利要求1所述的一種農業種植溫室大棚智能調節系統，其特征在于：所述數據處理與預測分析模塊的內部包括中央服務器、分析軟件以及機器學習平臺，所述決策支持系統內部包括智能決策引擎、操作和調控接口以及策略數據庫。
4.根據權利要求1所述的一種農業種植溫室大棚智能調節系統，其特征在于：所述用戶交互界面內部包括移動應用以及通知系統，所述執行與反饋模塊內部包括控制執行單元以及狀態反饋傳感器，控制執行單元內部還包括電動窗戶控制器、灌溉系統、溫度和濕度調節系統以及輔助照明設備。
5.根
6.根據權利要求2所述的一種農業種植溫室大棚智能調節系統，其特征在于：所述傳感器的具體型號如下：
7.根據權利要求3所述的一種農業種植溫室大棚智能調節系統，其特征在于：所述決策支持系統內部采用隨機森林算法，其具體如下：
...【技術特征摘要】
1.一種農業種植溫室大棚智能調節系統，包括數據收集與監控模塊，其特征在于：所述數據收集與監控模塊的輸出端通信連接有數據處理與預測分析模塊，所述數據處理與預測分析模塊的輸出端通信連接有決策支持系統，所述決策支持系統的輸出端通信連接有用戶交互界面，所述用戶交互界面的輸出端通信連接有執行與反饋模塊。
2.根據權利要求1所述的一種農業種植溫室大棚智能調節系統，其特征在于：所述數據收集與監控模塊的內部包括環境傳感器、土壤傳感器、植物生長監測器以及數據采集終端，具體如下：
3.根據權利要求1所述的一種農業種植溫室大棚智能調節系統，其特征在于：所述數據處理與預測分析模塊的內部包括中央服務器、分析軟件以及機器學習平臺，所述決策支持系統內部包括智能決策引擎、操作和調...
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