一种基于机器学习的智能预混控制方法、装置、设备及介质

本申请提供一种基于机器学习的智能预混控制方法、装置、设备及介质，涉及机器学习的技术领域，方法包括：通过构建基于历史环境控制数据、植物生长数据及环境扰动响应数据训练得到的机器学习模型，嵌入至控制系统中，实现对预混箱环境的智能初步调节与闭环反馈控制；当环境参数稳定后，通过风道将稳定气体输送至植物箱体，并基于模型对输送路径中环境变化进行动态补偿；植物箱体内部署传感器监测扰动数据并输入至扰动适应子模块，预测扰动趋势并输出前馈补偿数据；在植物箱体内环境异常时，系统自动排风并补充稳定气体，同时动态调整控制策略，构建了全流程自适应调控机制。本申请能够实现育种环境的自适应预先调控。