基于PSO-SVR模型的温室病害预警防治系统

摘要：

为了解决温室植物病害预警、防治不及时的问题,设计了一种基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVR)模型的温室物联网预警系统.系统通过对观测数据进行分析训练,进而建立起植物病害预警模型,根据预测结果,结合易产生黄瓜病害的环境参数范围选择是否向用户发出预警警报,利用温室物联网控制技术实现对植物病害的生态防治.同时系统可以向搭载Android平台的设备发送提醒消息,并可以进行远程监控.该系统利用Wi-Fi技术将传感器系统和嵌入式设备组成星型网络,根据传感器返回的有效环境参数数据,通过PSO-SVR模型对温室温度、湿度参数进行预测,预测准确率分别为97.6％、96.8％,可以用作理论指导.测试结果表明,该系统响应时间短、运行稳定,可有效地监测并预测温室环境参数,对于植物病害的防治有较好的实际作用.

关键词：PSO-SVR模型;RBF核函数;参数预测;预警模型

所属期刊栏目：37

分类号：S126(农业物理学)

资助基金：河北省重点研发计划项目;石家庄市重点研发计划项目

在线出版日期：2021-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：854-860