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土壤墒情预报模型与精准灌溉控制系统研究

作　者: 马扬飞
导　师: 赵燕东
学　校: 北京林业大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 土壤墒情预报 BP算法精准灌溉控制系统 ARM linux
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 136次
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内容摘要

本文在查阅与对比国内外土壤墒情预报模型优缺点的基础上,考虑到土壤墒情易于获得且其变化包含了气象、灌溉以及作物生长等因素的变化,并考虑到土壤墒情是一个复杂的大滞后系统,且BP网络具有强大的非线性映射能力,提出了根据土壤不同层次不同时刻的墒情,建立基于BP算法的土壤墒情预报模型。研究期间,作者在北京市海淀区八家北京林业大学实验苗圃内,于2010年3月至2010年11月和2011年3月至2011年11月两个时间段内,每天以1h的采样间隔实时获取土壤10cm、30cm和50cm处的土壤墒情,共获得样本数据13000多组。其中,一半数据用来建立墒情预报模型,另一半用来验证模型的准确性。本文最终建立了以土壤10cm处前1小时时刻和前4小时时刻的土壤墒情,30cm处前3h和前4h时刻的墒情,50cm处前1h、前2h、前3h和前4h时刻的墒情作为输入,土壤30cm处当前墒情作为输出,隐含层神经元个数为8个,学习算法为trainlm的单隐层BP模型。实验验证的结果表明,该模型预报准确,能基本预报土壤墒情的变化规律。为了验证本模型应用到实际的可行性和准确性,本文设计了精准灌溉控制系统。该系统基于强大的ARM+linux平台,带有良好的人机交互界面。系统运行结果表明,精准灌溉控制系统可以实现灌区土壤及时、精准的灌溉。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-8
1 绪论  8-12
  1.1 土壤墒情预报与精准灌溉研究背景与意义  8
  1.2 墒情预报研究现状  8-9
  1.3 精准灌溉控制系统国外研究现状  9-10
  1.4 本文研究内容  10-11
  1.5 论文主要研究内容及章节安排  11-12
2 土壤墒情预报理论基础  12-19
  2.1 土壤水与土壤水运动  12-14
    2.1.1 土壤水  12-13
    2.1.2 土壤水运动  13-14
  2.2 土壤墒情预报方法  14-15
    2.2.1 系统模型  14
    2.2.2 概念模型  14-15
    2.2.3 机理模型  15
  2.3 BP网络与BP算法  15-17
    2.3.1 BP算法  15-17
    2.3.2 BP网络应用于土壤墒情预报  17
  2.4 本章小结  17-19
3 土壤墒情预报模型的建立  19-39
  3.1 实验数据的获取  19
  3.2 墒情预报模型的建立  19-38
    3.2.1 样本数据的预处理  20-21
    3.2.2 输出向量的选取  21
    3.2.3 输入向量的选取  21-27
    3.2.4 隐节点个数的选择  27-31
    3.2.5 学习算法的选择  31-34
    3.2.6 传输函数的选取  34
    3.2.7 学习函数的选取  34
    3.2.8 隐层数的选取  34-35
    3.2.9 输出向量的讨论  35-38
  3.3 本章小结  38-39
4 精准灌溉控制系统的设计  39-59
  4.1 硬件设计  39-46
    4.1.1 系统硬件设计概述  39-40
    4.1.2 ARM微处理器  40-41
    4.1.3 系统硬件电路  41-46
  4.2 软件设计  46-58
    4.2.1 系统软件设计概述  46-48
    4.2.2 linux系统移植  48-49
    4.2.3 硬件设备驱动程序移植  49-50
    4.2.4 灌溉控制软件的设计  50-58
  4.3 本章小结  58-59
5 总结与展望  59-60
参考文献  60-63
个人简介  63-64
导师简介  64-65
获得成果目录  65-66
致谢  66

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