基于多数据融合+BP神经网络的农业温室大棚环境监控系统的研究

来源：湖北农业科学杂志2023年第1期北京时间：

作者：许德立1, 皇甫森森2, 李澍源3

单位：1.福建农林大学金山学院,福州 350002; 2.厦门大学嘉庚学院,福建 漳州 363105; 3.福建师范大学后勤管理处,福州 350117

摘要：研究了一种基于多数据融合+BP神经网络的农业温室大棚监控系统。在大棚内部设置多点传感器,避免单个传感器测量不准确的问题,通过加权平均算法进行数据融合,再结合BP神经网络对参数的变化趋势进行判断,最终得到决策后的控制策略。本研究实现了更为精准的大棚环境参数预测,多数据融合后的参数更准确,再进行神经网络的训练,获得各参数变化的趋势,为农业温室大棚提供良好的植株生长环境。

关键词：温室大棚,BP神经网络,多数据融合,加权平均

基金资助：福建省教育厅中青年教师教育科研项目（JAT191134）