摘要
本发明公开了一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法,本发明涉及农业智能化技术领域,解决了对于作物种类繁多的农田,现有技术可能未能充分考虑不同作物的特异性,缺乏针对特定作物种类和生长阶段的个性化灌溉策略的问题,本发明通过融合多模态数据与深度强化学习:集成土壤湿度、气象、作物图像等多源数据,采用强化学习算法动态调整灌溉策略,以作物实际生长反馈为依据,实现灌溉决策的即时优化,提高环境适应性和决策精准度;通过作物‑环境动态模型:构建作物生长与环境因素的动态耦合模型,依据不同作物、生长阶段和环境条件,定制化生成灌溉计划,实现灌溉的个性化与精准化。
技术关键词
精准灌溉方法
生长预测模型
策略优化模型
强化学习算法
低功耗广域网技术
模型更新
农业智能化技术
深度强化学习技术
作物生长模式
智能阀门
决策
数据预处理算法
监测作物生长
环境监测网络
控制灌溉系统
动态
生成方式
在线学习机制
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参数寻优方法
温度控制系统
分解炉
水泥
状态空间模型
设备控制方法
电脑主板
记忆
动态权重分配
设备控制系统
主动流动控制系统
控制分配方法
操纵机构
高速飞行器
深度确定性策略梯度
子模块
个性化教育资源
个性化资源
知识图谱构建
深度强化学习算法