摘要
本发明涉及农业节水灌溉技术领域,尤其涉及一种作物节水灌溉方法、装置、电子设备及存储介质,本发明方法首先获取影响作物生长的多个影响因素;然后根据作物生长量数据队列对作物的生长速度进行分析,获得作物的生长特性以及生长阶段;接着对多个因素数据队列分别进行周期性特征提取,获得多个第一因素特征;最后将生长特性、生长阶段以及多个因素特征输入到生长趋势分析模型中,通过生长趋势分析模型优化灌溉策略。本发明方法依靠将分析出的作物生长特性、生长阶段以及因素的状态特性输入到通过人工神经网络构建的生长趋势分析模型中,对灌溉策略进行优化,实现了兼顾保证产量和节水的双重目标。
技术关键词
作物节水灌溉
队列
人工神经网络模型
速度估计
预测误差
数据
偏差
水量
农业节水灌溉技术
阶段
频率
策略
周期性
幅值
样本
参数
基准
分析模块
电子设备
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损耗优化方法
人工神经网络模型
环流
人工神经网络训练
运动状态信息
机器人控制方法
标志物
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队列