摘要
本申请涉及灌溉控制技术领域,具体涉及面向沙培芹菜种植的水肥一体化灌溉控制方法,该方法包括:获取各时刻的湿度序列和流量序列;当当前时刻的湿度数据大于预设预测阈值时,开始进行湿度数据预测,其预测过程为:根据各突变点前后湿度数据的离散程度之间的差异,以及各突变点与其后一个突变点的差异,获取各突变点的时滞置信度,进而获取滞后时长;获取当前时刻的上升序列;根据当前时刻的上升序列的振荡特征、湿度序列与上升序列之间的突变点数目差异和距离、流量序列的离散程度,获取当前时刻的平滑系数,进而预测当前时刻之后滞后时长下的湿度数据,并判断是否需要停止灌溉。本申请通过更精准的预测未来的土壤湿度,提高了灌溉控制的效果。
技术关键词
水肥一体化灌溉控制方法
序列
数据
预测阈值
灌溉控制技术
振荡特征
平滑算法
短距离
直线
时序
指数
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关键点
左心室
运动预测方法
轮廓图像
卷积神经网络模型
指标分析方法
机器学习模型
指数
SVR算法
生物需氧量
感知装置
数据采集单元
信号处理单元
信号调制识别
频谱特征