一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法技术

一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法，以温度、二氧化碳浓度、光照强度为输入，光合速率为输出，采用SVR构建光合速率预测模型；以不同温度下的光合速率为目标函数，获取不同温度下二氧化碳‑光照强度的光合曲面以及具有生理学意义的空间响应离散曲线簇；利用U弦长曲率‑爬山法获取二氧化碳‑光照强度的次优光合曲面，光合次优曲面映射到二氧化碳浓度‑光照强度坐标平面上的部分即为二维联合调控目标区域，也即二维耦合约束条件；该方法获取的调控目标平均值与传统以光合速率最大值点作为调控目标值相比，光合速率仅下降了10.69％，而平均需光量下降38.24％，平均二氧化碳浓度需求量下降了12.10％，对实际的设施环境双因子调控有指导意义。

【技术实现步骤摘要】
一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法
本专利技术属于现代农业智能装备
，特别涉及一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法。
技术介绍
设施农业又被称为可控农业，其主要特点是可以提供一个环境因子相对可控的作物生长环境。作物生长过程中，主要受空气温度、CO2浓度、光照强度等多种因素影响。而传统的环境因子调控方法多采用阈值，一方面，阈值调控目标值多为专家建议或者传统经验，易受到人为主观因素影响，另一方面，其调控没有考虑到各环境因子动态变化条件下对作物生长发育的影响。而现有的多因子耦合调控模式多采用光环境或者CO2等单目标调控策略，但各自为独立的调控系统，没有实现各因子在动态调控中的相互配合。因此，构建作物生长环境多因子协同调控方法是设施农业亟待解决的关键问题。近年来，众多学者在研究环境因子智能调控模型构建方面进行了相关研究，胡瑾,何东健等人考虑光合速率主要受温度和光量子通量密度的影响，提出一种以光饱和点为目标值的番茄幼苗光合优化调控模型，对提高设施光环境调控效率具有重要的意义。辛萍萍，张珍等人考虑不同温度、光量子通量密度、CO2浓度对光合速率的影响，提出了一种基于支持向量机-改进型鱼群算法的CO2优化调控模型，为实现设施CO2精准调控提供了可行思路。张荣标，项美晶等人提出一种以利润最大化为目标的温室CO2调控量决策方法，结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合,为温室测控系统CO2调控量的决策提供了依据。上述等人虽从不同角度针对光环境以及CO2调控进行了研究，但仍存在以下不足：第一，在调控策略方面，各环境因子调控模型之间相互独立，未考虑其在动态变化环境条件下的协同调控。第二，在模型构建方面多以光合速率最优为目标进行环境因子的调控，未考虑实际调控中各调控量的调控效益。易造成调控成本增加，调控效果不明显等问题。通过对各环境因子的光合速率变化曲线研究发现，随着光照强度、CO2浓度等环境因子逐渐增加，光合速率的变化曲线都经历了先快速上升再缓慢上升的过程。以番茄幼苗为对象，通过前期预实验数据研究特定温度下，CO2浓度与光照强度的光合变化曲面发现，随着CO2浓度与光照强度的增加，光合曲面呈现先快速上升再缓慢上升的趋势。在这个光合变化平缓的曲面内，其CO2浓度与光照强度调控成本增加，调控效益不高。因此，如何精准获取此平缓变化区域作为CO2与光照强度目标值决策区域，实现作物多因子高效协同调控决策，已成为设施农业高效益调控的迫切需求。通过构建CO2浓度与光照强度的光合变化曲面，可以明显看出随着CO2浓度与光照强度的增加，光合速率存在着先快速上升再缓慢上升的一个过程，如果可以获取光合曲面中缓慢变化的这部分曲面(记为光合次优曲面)，将此次优曲面映射在CO2浓度-光照强度平面上，准确获取CO2-光照强度约束条件(记二维耦合约束条件)，在双因子耦合调控中，以这个二维耦合约束区间为后续效益优先调控作为决策空间，将各调控因子的值调控到这个二维耦合约束条件内，即将光合速率调控到光合次优区面内，可以为CO2-光照强度高效协同调控提供一个可行的决策依据。而现有的以光合速率最优为目标的CO2饱和点以及光饱和点寻优方法无法确定二维耦合调控目标区域，从而限制了二维耦合高效益调控的发展。因此，确定二氧化碳与光照强度之间交互影响光合次优曲面及其二维耦合约束条件尤为重要，是实现设施环境多维环境因子耦合高效益调控亟需解决的问题。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法，基于离散曲率的二维耦合约束获取次优光合曲面，解决了现有的设施环境调控系统中二维联合调控目标值的获取缺乏融合调控效益，容易造成调控成本高，调控效益低等问题。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法，其特征在于，以温度、二氧化碳浓度、光照强度为输入，光合速率为输出，采用SVR构建光合速率预测模型；以不同温度下的光合速率为目标函数，获取不同温度下二氧化碳-光照强度的光合曲面以及具有生理学意义的空间响应离散曲线簇；利用U弦长曲率-爬山法获取二氧化碳-光照强度的次优光合曲面，光合次优曲面映射到二氧化碳浓度-光照强度坐标平面上的部分即为二维联合调控目标区域，也即二维耦合约束条件。所述光合速率预测模型的构建方法如下：步骤1：数据预处理，采用线性归一化，即将输入输出数据转化到[0，1]的取值范围，转化公式为式中：xmax和xmin分别为训练样本中的最大值和最小值，x是输入数据，x*是输出数据；步骤2：采用网格搜索获取最优训练参数，误差惩罚因子c，RBF核函数中的方差g；步骤3：基于上述方法获取的SVR参数组合，训练SVR光合速率预测模型，构建以温度、二氧化碳浓度、光量子通量密度为输入，光合速率为输出的预测模型。所述以不同温度下的光合速率为目标函数，获取不同温度下二氧化碳-光照强度的光合曲面以及具有生理学意义的空间响应曲线簇的获取方法如下：首先，在实验数据最大最小范围内，选取特定温度，对二氧化碳浓度与光照强度分别以1为步长离散化，通过光合速率预测模型，获取不同二氧化碳浓度、光照强度的光合速率，然后对输入输出离散数据进行归一化，根据归一化后的数据构建二氧化碳浓度-光照强度-光合速率三维离散曲面，即光合曲面；其次，通过光合曲面与垂直于二氧化碳浓度坐标轴的平面簇相交获取n条空间曲线，通过离散化光照强度获取不同二氧化碳浓度的光响应离散曲线簇，对于每条离散曲线，求出各离散曲线的弯曲程度最大所对应的空间点，在空间曲面上标记，记为特定温度、特定二氧化碳浓度的光响应阈值点；采用同样的方法，通过光合曲面与垂直于光照强度坐标轴的平面簇相交获取n条空间曲线，通过离散化二氧化碳浓度获取不同光照强度的二氧化碳响应离散曲线簇。所述利用U弦长曲率-爬山法获取二氧化碳-光照强度的次优光合曲面的方法是：采用U弦长曲率对离散曲线上的点求离散曲率，获取弯曲程度最大所对应的点，在空间标注后获取两条空间离散阈值曲线，两条空间离散阈值曲线相交，将光合曲面切分，顶端的部分记为光合次优曲面。所述采用U弦长曲率对离散曲线上的点求离散曲率的方法如下：(1)获取离散曲线上的点Pi的支持领域即在曲线上与Pi距离为U的左右两端点；①输入参数U和点Pi＝(COi,PFDi,Pni)；COi、PFDi、Pni是指点Pi在二氧化碳浓度轴、光照强度轴、光合速率轴的坐标值；②从Pi点开始，沿着离散曲线上的各点向左遍历得到Pleft_j，j＝1,2,3,4…，直到某点Pleft_j满足条件||PiPleft_j||≥U，取③利用插值法获取与Pi欧氏距离为U的左端的点由于位于点和之间，所以根据欧氏距离求出v，v表示权重，0≤v<1，由此得到④从Pi点开始，沿着离散曲线上的各点向右遍历得到Pright_r，r＝1,2,3,4…，直到某点Pright_r满足条件||PiPright_r||≥U，取⑤利用插值法获取与Pi欧氏距离为U的右端的点Pif，由于Pif位于点和之间，所以根据欧氏距离||PiPif||＝U求出u，u表示权重，0≤u<1，由此得到Pif；⑥确定作为求Pi点曲率值的支持本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法，其特征在于，以温度、二氧化碳浓度、光照强度为输入，光合速率为输出，采用SVR构建光合速率预测模型；以不同温度下的光合速率为目标函数，获取不同温度下二氧化碳‑光照强度的光合曲面以及具有生理学意义的空间响应离散曲线簇；利用U弦长曲率‑爬山法获取二氧化碳‑光照强度的次优光合曲面，光合次优曲面映射到二氧化碳浓度‑光照强度坐标平面上的部分即为二维联合调控目标区域，也即二维耦合约束条件。

【技术特征摘要】
1.一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法，其特征在于，以温度、二氧化碳浓度、光照强度为输入，光合速率为输出，采用SVR构建光合速率预测模型；以不同温度下的光合速率为目标函数，获取不同温度下二氧化碳-光照强度的光合曲面以及具有生理学意义的空间响应离散曲线簇；利用U弦长曲率-爬山法获取二氧化碳-光照强度的次优光合曲面，光合次优曲面映射到二氧化碳浓度-光照强度坐标平面上的部分即为二维联合调控目标区域，也即二维耦合约束条件。2.根据权利要求1所述基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法，其特征在于，所述光合速率预测模型的构建方法如下：步骤1：数据预处理，采用线性归一化，即将输入输出数据转化到[0，1]的取值范围，转化公式为式中：xmax和xmin分别为训练样本中的最大值和最小值，x是输入数据，x*是输出数据；步骤2：采用网格搜索获取最优训练参数，误差惩罚因子c，RBF核函数中的方差g；步骤3：基于上述方法获取的SVR参数组合，训练SVR光合速率预测模型，构建以温度、二氧化碳浓度、光量子通量密度为输入，光合速率为输出的预测模型。3.根据权利要求1所述基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法，其特征在于，所述以不同温度下的光合速率为目标函数，获取不同温度下二氧化碳-光照强度的光合曲面以及具有生理学意义的空间响应曲线簇的获取方法如下：首先，在实验数据最大最小范围内，选取特定温度，对二氧化碳浓度与光照强度分别以1为步长离散化，通过光合速率预测模型，获取不同二氧化碳浓度、光照强度的光合速率，然后对输入输出离散数据进行归一化，根据归一化后的数据构建二氧化碳浓度-光照强度-光合速率三维离散曲面，即光合曲面；其次，通过光合曲面与垂直于二氧化碳浓度坐标轴的平面簇相交获取n条空间曲线，通过离散化光照强度获取不同二氧化碳浓度的光响应离散曲线簇，对于每条离散曲线，求出各离散曲线的弯曲程度最大所对应的空间点，在空间曲面上标记，记为特定温度、特定二氧化碳浓度的光响应阈值点；采用同样的方法，通过光合曲面与垂直于光照强度坐标轴的平面簇相交获取n条空间曲线，通过离散化二氧化碳浓度获取不同光照强度的二氧化碳响应离散曲线簇。4.根据权利要求1所述基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法，其特征在于，所述利用U弦长曲率-爬山法获取二氧化碳-光照强度的次优光合曲面的方法是：采用U弦长曲率对离散曲线上的点求离散曲率，获取弯曲程度最大所对应的点，在空间标注后获取两条空间离散阈值曲线，两条空间离散阈值曲线相交，将光合曲面切分，顶端的部分记为光合次优曲面。5.根据权利要求4所述基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海辉，白京华，胡瑾，高攀，张仲雄，辛萍萍，来海滨，张盼，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61