【摘 要】
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广西是我国最大的甘蔗产区,是保证我国蔗糖供应的重点区域。甘蔗的生长与气温,湿度,光照强度,降雨量等环境因子密切相关。随着农业物联网的快速发展和广泛使用,使得农业生产
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广西是我国最大的甘蔗产区,是保证我国蔗糖供应的重点区域。甘蔗的生长与气温,湿度,光照强度,降雨量等环境因子密切相关。随着农业物联网的快速发展和广泛使用,使得农业生产过程中产生了大量的农业数据,如何利用农业物联网监测的数据来更好地为甘蔗产量的预测服务是本文的主要研究目的。本文首先设计了一套基于ZigBee技术的农田物联网监测系统,通过搭建的无线传感器网络将甘蔗田间传感器采集的数据上传给网关节点,之后通过GPRS模块将数据上传给服务器,并以网页发布的形式实现数据的查看与共享。进一步,为了对物联网采集到的数据进行有效分析,更好地指导甘蔗种植与管理,本文对甘蔗作物萌芽期、幼苗期、分蘖期和伸长期这4个甘蔗生长关键时期的环境数据进行了深入的挖掘与分析。包括:预处理、层次聚类、评价分级。数据聚类结果显示,各生长期分类的CPCC值分别达到了0.8491、0.8355、0.8239和0.8175,说明层次聚类法对环境数据的分类效果较好,能够为优化甘蔗种植提供指导意见。最后,本文还采用降水量、平均气温、最高气温、最低气温、土壤湿度均值、土壤温度最小值、土壤温度均值和土壤温度最大值8种因子为输入量,甘蔗产量为输出量,分别运用逐步回归、BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络对安吉实验灌溉站的甘蔗产量进行预测,并且通过对比这三种模型的预测结果,发现基于遗传算法的BP神经网络模型在预测甘蔗产量的验证集平均相对误差最小(0.64%),低于BP神经网络(5.66%)和逐步回归模型(8.97%),说明遗传算法的BP神经网络的预测潜力最大。
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