【技术实现步骤摘要】
一种物联网环境预测和监控方法及系统
[0001]本专利技术属于物联网环境监控
，具体地说是一种物联网环境预测和监控方法及系统。
技术介绍
[0002]对于种植园与温室大棚而言，农作物的生长与水分、温度、空气湿度、二氧化碳的浓度以及光照强度息息相关，所以种植园与温室大棚对于温湿度、水分以及二氧化碳含量控制的好坏严重影响农作物的长势。
[0003]目前已经提出的种植园与温室大棚环境的预测方法，大多基于气象站数据或机器学习等，但是基于气象站数据的预测方法，其预测数据依赖于气象站监测，不能根据实地情况调整；基于机器学习的预测方法，通常带来较高的计算成本，所以常常不适用于计算和通信能力有限的嵌入式终端，而且机器学习通常采用的预测算法主要是RNN和lstm算法，存在着梯度爆炸和梯度消失，以及不能很好的并行化处理数据的问题，对于较长数据的训练效果也不甚理想。因此，现有的种植园与温室大棚环境的预测准确度较低。此外，现有的种植园与温室大棚缺乏有效的灌溉智能控制策略，一般采用传统漫灌等粗放型灌溉方式，不仅会造成水资源的严重浪费，而...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种物联网环境预测和监控系统，其特征在于，包括环境数据采集控制终端和云服务器，环境数据采集控制终端包括环境信息采集模块、MCU控制模块、执行模块、通信模块和供电模块，MCU控制模块内存储有执行模块的智能控制策略，执行模块包括供水单元，环境信息采集模块的输出端与MCU控制模块的输入端连接，MCU控制模块的输出端与供水单元的输入端连接，MCU控制模块与云服务器通过通信模块通信连接，供电模块为环境信息采集模块、MCU控制模块和执行模块供电；云服务器内部存储有Transformer预测模型，Transformer预测模型包括编码器模块、注意力模块和输出全连接模块，云服务器中的环境数据输入至编码器模块，编码器模块的输出结果输入至注意力模块，通过注意力模块提取连续时间段内环境数据之间的相关性信息，注意力模块的输出结果输入至输出全连接模块，通过输出全连接模块输出下一时间段环境数据的预测结果。2.根据权利要求1所述的一种物联网环境预测和监控系统，其特征在于，环境信息采集模块包括温湿度传感器、光照度传感器和CO2传感器，温湿度传感器的输出端、光照度传感器的输出端和CO2传感器的输出端均与MCU控制模块的输入端连接。3.根据权利要求1所述的一种物联网环境预测和监控系统，其特征在于，执行模块还包括通风单元，通风单元的输入端与MCU控制模块的输出端连接；供水单元采用直流电机水泵，通风单元采用直流电机风扇。4.根据权利要求1所述的一种物联网环境预测和监控系统，其特征在于，环境数据采集控制终端还包括显示模块，显示模块的输入端与MCU控制模块的输出端连接。5.根据权利要求1所述的一种物联网环境预测和监控系统，其特征在于，物联网环境预测和监控系统还包括手机app端和远程监控主机，手机app端和与远程监控主机均与云服务器通信连接。6.根据权利要求1所述的一种物联网环境预测和监控系统，其特征在于，MCU控制模块为STM32F103C8T6微控制器，通信模块为IoT模组。7.权利要求1
‑
6中任意一项所述的物联网环境预测和监控系统的一种预测和监控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、环境数据采集控制终端中的环境信息采集模块采集种植园或温室大棚内的环境数据，并发送至MCU控制模块；S2、MCU控制模块将接收的环境数据通过通信模块定时发送至云服务器；S3、云服务器将接收的环境数据进行存储，并输入至训练好的Transformer预测模型的编码器模块中，编码器模块的输出结果输入至注意力模块，通过注意力模块提取连续时间段内环境数据之间的相关性信息，注意力模块的输出结果输入至输出全连接模块，通过输出全连接模块输出下一时间段环境数据的预测结果，云服务器将预测的下一时间段环境数据周期性回传至MCU控制模块；S4、MCU控制模块根据接收的云服务器预测的下一时间段环境数据和环境信息采集模块采集的相应时间段的环境数据，依据智能控制策略控制供水单元的灌溉操作。8.根据权利要求7所述的预测和监控方法，其特征在于，Transformer预测模型的训练过程为：云服务器获取环境数据采集控制终端上传的环境数据，将环境数据按照时间段打包成数据集，并划分为训练集和测试集；将训练集数据输入至编码器模块，编码器模块对训练集的数据进行线性变换和位置编码，线性变换和位置编码的合并输出计算公式为：
X
IE
＝(X
IN
·
W0+b0)+P上式中，X
IN
∈i
T
×
d
是输入的训练集的数据，为T行d列矩阵；X
IE
是线性变换和位置编码的合并输出，X
IE
∈i
T
×
k
，为T行k列矩阵；W0∈i
d
×
k
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