[发明专利]一种基于小波神经网络的茄子温室环境智能检测系统

摘要

本发明公开了一种基于小波神经网络的茄子温室环境智能检测系统，其特征在于：所述检测系统由基于无线传感器网络的茄子温室环境参数采集平台和茄子温室产量智能化预警系统两部分组成；本发明有效解决了现有茄子温室产量没有根据茄子温室环境温度变化的非线性、大滞后和茄子温室面积大温度变化复杂等对茄子温室产量影响，没有对茄子温室产量进行预测和对茄子温室环境温度精确检测与调节，从而极大的影响茄子温室环境产量预测和生产管理问题。

主权项

1.一种基于小波神经网络的茄子温室环境智能检测系统，其特征在于：所述检测系统由基于无线传感器网络的茄子温室环境参数采集平台和茄子温室产量智能化预警系统两部分组成；茄子温室产量智能化预警系统包括茄子温室产量组合预测子系统、茄子温室温度预测子系统、茄子温室产量校正模型和基于小波神经网络的茄子温室产量等级分类器四部分组成，实现对茄子温室产量预测；所述茄子温室产量组合预测子系统包括自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、GM（1,1）灰色预测模型、Elman神经网络预测模型和Elman神经网络茄子温室产量融合模型，针对历年茄子温室产量的非线性与变化复杂的特点，分别建立自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、GM（1,1）灰色预测模型和Elman神经网络预测模型三种单一预测子模型分别预测茄子温室产量值，一个时延段的历年茄子温室产量数据分别作为三种单一预测子模型的输入，三种单一预测子模型的输出作为Elman神经网络茄子温室产量融合模型的输入，Elman神经网络茄子温室产量融合模型为茄子温室产量非线性组合预测模型的逼近器，实现对三种单一预测子模型结果的融合作为茄子温室产量的预测值，茄子产量组合预测子系统利用三种单一预测子模型的信息，实现预测信息之间的互补；所述茄子温室温度预测子系统包括茄子温室温度减法聚类分类器、多个小波神经网络预测模型和小波神经网络茄子温室温度预测值融合模型，利用茄子温室温度减法聚类分类器对茄子温室多点温度测量值进行分类，每类茄子温室多点温度测量值输入对应的小波神经网络预测模型，多个小波神经网络预测模型的输出作为小波神经网络茄子温室温度预测值融合模型的输入，温度预测子系统根据茄子温室多点温度测量值预测茄子温室温度未来值；所述茄子温室产量校正模型由4个微分算子和Elman神经网络组成，4个微分算子平均分成2组，每组2个微分算子相串联分别构成微分回路1和微分回路2，茄子温室产量组合预测子系统的输出为Elman神经网络的a端的输入；茄子温室温度预测子系统的输出为微分回路1的输入和Elman神经网络的D端的输入，微分回路1的输出为Elman神经网络的b输入端，微分回路1的2个微分算子的连接端的输出为Elman神经网络的C输入；茄子温室产量校正模型的输出为微分回路2的输入，微分回路2的输出为Elman神经网络的E输入，微分回路2的2个微分算子的连接端的输出为Elman神经网络的F输入；Elman神经网络由16个输入端节点、10个中间节点和1个输出端节点组成，茄子温室产量校正模型实现对茄子温室产量预测的校正，反映了茄子温室温度值对茄子温室产量的影响；所述基于小波神经网络的茄子温室产量等级分类器根据茄子温室产量校正模型输出值的大小、茄子温室面积和茄子的种类作为基于小波神经网络的茄子温室产量等级分类器的输入，基于小波神经网络的茄子温室产量等级分类器的输出把茄子温室产量分为茄子温室高产、茄子温室比较高产、茄子温室中产和茄子温室低产四个茄子温室产量等级。