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基于灰色粒子群算法的温室环境多目标优化控制 预览
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作者 张雪花 张武 +2 位作者 李叶云 蔡芮莹 朱小倩 《湖南农业大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期217-221,共5页
引入人工控制因素,以扩展的自回归模型(ARX)为基础,构建茶树育苗的温度、相对湿度及耗电量多目标模型函数,采用灰色关联理论和粒子群优化算法(PSO),面向茶树育苗温室环境模型进行多目标优化控制。仿真结果表明,运用多目标灰色PSO... 引入人工控制因素,以扩展的自回归模型(ARX)为基础,构建茶树育苗的温度、相对湿度及耗电量多目标模型函数,采用灰色关联理论和粒子群优化算法(PSO),面向茶树育苗温室环境模型进行多目标优化控制。仿真结果表明,运用多目标灰色PSO算法将育苗温室内温度值从31.5℃降为24.51℃,相对湿度从47.2%提升为59.35%,耗电量降低17.6%。与线性加权和法、单目标PSO算法相比,选取多目标灰色PSO算法对温室进行优化,得到在开启遮阳与喷淋组合调控的情况下,经过20min温室内温度和相对湿度调控,即可达到茶苗生长的要求。 展开更多
关键词 温室 模型 灰色粒子群算法 多目标优化
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