智慧农业领域“温室环境智能调控”高价值专利案例：基于神经网络的温室环境控制方法
课题来源：某农业信息工程院委托项目
案例定位：面向温室小气候多因子耦合变化、传统单步预测累积误差大、BP神经网络易陷入局部最优、温室温湿度调控滞后等痛点，开展融合自动编码器、改进粒子群算法与多步滚动神经网络的温室环境智能调控方法专利转化研究。
1项目背景
温室作物高产稳产高度依赖稳定可控的室内温湿度小气候，室外光照、温湿度、风速与温室风机、湿帘、卷帘等设备工况多重耦合，室内环境短周期波动明显，滞后调控易造成作物胁迫减产。现有温室环境预测与调控体系存在三大短板：一是传统BP神经网络采用随机初始化权重，易陷入局部最优，单步预测模式进行长周期推演时误差持续累积，无法精准预判未来数小时温湿度变化；二是模型输入未区分强弱相关环境因子，无关监测数据增加模型运算负荷，降低预测收敛速度；三是缺少多步滚动连续预测架构，仅能实现短时单点预判，调控指令存在明显滞后，难以支撑温室设备提前联动调控。
本专利提出一种基于R-BP滚动神经网络的温室环境智能调控方法，构建“环境因子相关性筛选-AE预训练+改进PSO参数寻优-R-BP多步滚动预测-温室设备联动调控”全链路技术体系。采用相关性分析筛选核心环境输入指标，依托自动编码器AE无监督学习完成网络初始参数赋值，引入分群交叉变异改进粒子群算法优化BP网络权重阈值，搭建多网络串联R-BP滚动预测模型，实现未来6小时温室温湿度分时段精准预测，根据预测结果输出风机、湿帘、卷帘分级调控策略，为设施农业温室精细化、前瞻性环境管控提供智能算法工具与自动化决策支撑。
深度森林从高价值专利挖掘与技术转化角度切入，围绕“温室环境因子相关性筛选、AE-改进PSO联合优化BP网络、R-BP多步滚动预测、预测驱动设备联动调控”核心技术路径，完成包含基于相关系数的温室环境特征筛选方法、自动编码器预训练结合改进PSO的BP网络优化方法、R-BP多步滚动温室温湿度预测方法、预测驱动温室设备分级调控方法在内的发明专利群布局，并选取自控型塑料温室、非自控连栋温室两类典型设施开展连续多周期实测数据模型验证与现场示范应用。
2本专利要解决的问题
- 温室室内外温湿度、光照、风速、设备工况多因子耦合，传统模型未定量筛选核心影响指标，冗余监测数据提升模型运算成本，拖慢实时调控响应速度。
- 标准BP神经网络随机初始化参数易陷入局部最优，单步滚动预测长时序推演误差持续累积，温湿度峰值、谷值预测偏差大，无法支撑提前调控。
- 现有温室环境预测仅输出单时刻数值，缺少多步连续预测架构，无法生成未来6小时分段环境变化曲线，设备调控存在滞后性，难以规避极端温湿度胁迫。
3专利技术核心价值点
3.1基于相关系数的温室环境特征因子筛选方法
本发明建立适配设施温室的环境影响因子定量筛选机制，计算各室外气象、室内环境、设备工况指标与室内温湿度预测目标的线性相关程度，剔除弱相关冗余参数，精简模型输入数据集，降低运算冗余、提升预测收敛速度。相关系数表达式：
设定相关系数绝对值0.2为筛选阈值，剔除极弱相关指标，保留室外温湿度、太阳辐射、室内温湿度、风机水阀工况等强/中等相关指标作为模型输入因子。相关性结果显示，室内温湿度与前一时刻室内环境、室外温度、太阳辐射呈极强线性相关，各指标可从热量交换、蒸腾作用、光照增温多维度解释温室小气候变化机理。
3.2基于AE无监督预训练+改进PSO的BP网络参数优化方法
本发明融合自动编码器特征提取能力与分群交叉变异粒子群全局寻优优势，解决传统BP随机初始化参数、易局部最优、泛化能力差的缺陷。自动编码器重构误差损失函数表达式：
采用三层AE网络完成无监督预训练，将编码器权重作为BP网络初始参数，搭配L2正则项抑制过拟合；设计分群改进PSO算法，拆分粒子种群并行搜索，引入交叉、变异算子避免早熟收敛，改进粒子速度更新公式：
自动迭代优化BP网络学习率、隐层神经元数量、权重阈值等全部超参数，最小化模型预测误差，模型误差评价采用均方根误差公式：
实测数据验证结果显示，优化后BP网络相较原始网络收敛速度提升32%，基础预测误差降低40%以上，有效规避局部最优缺陷。
3.3基于R-BP神经网络的温室多步滚动预测方法
本发明构建串联式BP网络群R-BP滚动预测架构，将前序网络输出作为后序网络部分输入，分网络独立训练拟合，大幅降低长时序推演累积误差，实现间隔15分钟、连续24步（6小时）温湿度滚动预测。模型分为两阶段：第一阶段采用AE+改进PSO完成首个基础BP网络训练；第二阶段搭建滚动网络群f2-fn，每一个网络基于前序网络模拟结果重新训练，保证训练集与测试集数据分布一致，精准捕捉温湿度骤升骤降波动特征。两类温室实测验证显示：阿布扎比自控温室场景下，R-BP模型温度平均RMSE仅0.52℃，湿度平均RMSE2.14个百分点；苏州非自控温室场景下，温度平均RMSE1.35℃，湿度平均RMSE4.27个百分点；相较传统单步BP滚动模型，温度预测误差最大降低69.9%，湿度预测误差最大降低55.6%。整套预测算法单次全流程推演耗时小于0.2秒，满足温室设备秒级实时调控需求。
3.4基于多步预测输出的温室设备分级联动调控方法
本发明耦合R-BP长时序预测输出与温室作物适宜环境阈值，构建分层设备调控机制。依据未来6小时分段预测温湿度数值，对照作物生长适宜区间划分三级调控阈值：常规微调预警、中度胁迫调控、重度极端环境应急调控。针对预测高温、高湿、低温时段，自动匹配风机、湿帘、内外卷帘启停策略，结合室外光照、风速修正调控时长，实现“提前预测-风险识别-设备联动”一体化闭环，支撑温室前瞻性环境管控，减少作物温湿度胁迫损失。
4专利转化验证与分析
选取两类典型设施温室开展连续多周期实地验证实验：试验一为中东地区自控塑料温室，配备风机-湿帘自动调控系统；试验二为华东地区非自控四连栋温室，依靠人工卷帘通风。监测周期5分钟，每3组数据取均值整合为15分钟间隔时序数据，监测指标包含室外温湿度、风速、太阳辐射、室内温湿度、设备开关工况共7-9项，累计获取有效时序监测数据超4600条，全部完成异常值剔除、缺失插值、归一化预处理，按8:2比例划分训练集与测试集用于模型训练校验。
在环境因子筛选验证中，经相关系数精简输入指标后，模型单次训练耗时缩短25%，无冗余信息干扰。在网络参数优化验证中，仅原始BP网络测试集平均RMSE最高可达2.38℃、9.61个百分点；AE-PSO优化BP网络误差显著下降；R-BP滚动模型训练与测试效果均衡，对温湿度突变峰值、谷值拟合度最优，长时序波动捕捉能力提升45%以上。整套预测调控一体化算法单次全流程推演耗时小于0.2秒，满足温室在线监测调控系统秒级决策需求。
5专利转化成效
相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。
深度森林公司与某农业信息工程院围绕“基于神经网络的温室环境智能调控方法”核心技术体系，已完成1项国家发明专利与2项软件著作权的组合申请与完整专利布局。后续拟覆盖全国北方日光温室、南方连栋温室规模化智慧农业平台建设开展落地应用，预期可将温室极端温湿度胁迫事件提前预测时长提升至6小时，环境风险识别准确率提升至91%，设施作物温湿度胁迫减产损失降低15%以上，为智慧农业温室常态化环境监测、前瞻性自动调控、设施作物稳产增收提供智能算法支撑与标准化技术方案。
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