基于灰色粒子群算法的温室环境多目标优化控制
2017-04-25分类号：S625;TP18
【部门】农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室 安徽农业大学信息与计算机学院 茶树生物学与资源利用国家重点实验室
【摘要】引入人工控制因素,以扩展的自回归模型(ARX)为基础,构建茶树育苗的温度、相对湿度及耗电量多目标模型函数,采用灰色关联理论和粒子群优化算法(PSO),面向茶树育苗温室环境模型进行多目标优化控制。仿真结果表明,运用多目标灰色PSO算法将育苗温室内温度值从31.5℃降为24.51℃,相对湿度从47.2%提升为59.35%,耗电量降低17.6%。与线性加权和法、单目标PSO算法相比,选取多目标灰色PSO算法对温室进行优化,得到在开启遮阳与喷淋组合调控的情况下,经过20 min温室内温度和相对湿度调控,即可达到茶
【关键词】温室 模型 灰色粒子群算法 多目标优化
【基金】农业部引进国际先进科学技术“948”项目(2015–Z44);农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室开放基金(2016KL05);; 安徽农业大学引进与稳定人才科研项目(wd2015–05)
【所属期刊栏目】湖南农业大学学报(自然科学版)
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