基于信息融合的温室环境优化调控研究

针对目前温室环境调控参数优化中所采用依据作物生长最适或者生产成本最低的方法所存在的不足，利用信息融合的方法对环境调控参数进行多目标优化。在试验研究和建立模型的基础上，分析作物生长对温室各小气候环境因子的敏感性、温室小气候环境因子对室外气象条件的敏感性，提取不同气象条件下作物生长和环境因子的特征信息。并对基于临界值、基于光照和基于积温的三种温室环境调控方法，进行作物生长和环境因子的特征向量提取。根据试验数据，建立环境调控的成本模型并提取特征向量。以单位调控成本的作物生长量为主要评判依据，利用D-S证据理论方法，进行三种调控方法的特征向量的信息融合，建立环境优化调控决策系统，实现各种不同气象条件下的温室环境调控参数的实时动态优化。