智能数据挖掘技术在日光温室终端控制系统中的应用研究

崔玉萍，席雪琴

（武威职业学院 甘肃 武威 733000）

0 引言

日光温室作为一种现代化生产技术，通过在温室内创造适宜的生长环境，可以实现温室作物的高产、高质量和全年无间断生产。 为了确保温室内部环境的稳定和作物的健康生长，需要对温室进行精确的监测和控制。 传统的温室终端控制系统往往采用固定规则和经验判断进行控制，存在着一定的局限性。

智能数据挖掘技术能够利用大量的温室环境数据，通过建立预测模型和优化算法，实现对温室环境的智能化控制。 通过对温室内部环境参数的实时采集和处理，结合智能数据挖掘算法，可以实现温室内部环境的精确控制和能源消耗的优化，提高温室的生产效率和资源利用效率。

1 日光温室终端控制系统的基本功能和组成

日光温室终端控制系统是指用于监测和控制日光温室内部环境的一套综合性系统。 其基本功能是实时采集温室内的环境参数，并根据设定的目标和规则，自动控制温室内的温度、湿度、光照、二氧化碳（carbon dioxide，CO2）浓度等参数，以保持作物的适宜生长条件。 日光温室终端控制系统的主要组成部分包括传感器、执行器、控制器和人机交互界面等。

传感器是日光温室终端控制系统中的重要组成部分，用于实时采集温室内的环境参数。 常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、CO2传感器等。 温度传感器用于测量温室内的温度变化，湿度传感器用于测量温室内的湿度水平，光照传感器用于测量温室内的光照强度，CO2传感器用于测量温室内的CO2浓度。 传感器通过将环境参数转化为电信号，并传输给控制器进行处理和分析。

执行器是日光温室终端控制系统中的另一个重要组成部分，用于根据控制器的指令，调节温室内的环境条件。常见的执行器包括加热器、通风设备、遮阳网、喷灌设备等。 加热器用于调节温室内的温度，通风设备用于控制温室内的通风量，遮阳网用于调节温室内的光照强度，喷灌设备用于控制温室内的湿度水平。 执行器通过接收控制器发送的指令，实现对温室环境的调节。

控制器是日光温室终端控制系统的核心部分，负责对采集到的环境参数进行处理和分析，并根据设定的控制策略，生成相应的控制指令。 控制器通常由微处理器、存储器和控制算法等组成。 微处理器用于处理和分析采集到的环境数据，存储器用于存储控制策略和历史数据，控制算法根据采集到的数据和设定的目标，生成相应的控制指令［1］。

人机交互界面是日光温室终端控制系统中用于与操作人员进行交互的界面。 人机交互界面通常包括显示屏、按键、指示灯等。 通过人机交互界面，操作人员可以查看温室内部环境参数的实时数据，设置控制策略和参数，监控系统的运行状态，并进行报警和故障排除等操作。

2 智能数据挖掘技术的优势和算法

2.1 智能数据挖掘技术的应用优势

智能数据挖掘技术在日光温室终端控制系统中具有多方面的优势。 首先，它能够对大量的温室环境数据进行快速准确地分析，揭示其中的规律、趋势和异常情况，为决策提供支持和预测能力。 其次，智能数据挖掘技术能够实时处理和分析温室环境数据，使系统能够及时调整和响应，维持适宜的温室内环境条件。 此外，通过建立模型和算法，智能数据挖掘技术可以自动分析和判断温室内环境状态，并根据设定的控制策略自动调节相关参数，实现自动化的决策能力，提高系统的效率和精确性。 再次，智能数据挖掘技术可以综合考虑多个环境参数之间的关系，进行多因素优化，以提高温室环境的控制效果和资源利用效率。 最后，该技术还能监测和分析温室终端控制系统的运行数据，及时发现潜在的故障和异常情况，并提供预警信息，有助于及时采取措施修复故障，避免对作物造成损失。智能数据挖掘技术在日光温室终端控制系统中的应用具有重要的优势。

2.2 常用的智能数据挖掘算法

智能数据挖掘算法是应用于数据挖掘领域的一类算法，用于从大量数据中提取有用的信息、模式和知识。 在日光温室终端控制系统中，常用的智能数据挖掘算法包括以下几种：

（1）决策树算法。 决策树算法是一种基于树状结构的分类与回归分析方法。 它通过对特征进行划分，构建一棵树来实现对数据的分类或回归预测。 在温室环境中，可以利用决策树算法对温室内的环境参数进行分类，判断当前环境状态并作出相应的调控决策。

（2）支持向量机算法。 支持向量机算法是一种用于分类和回归分析的监督学习方法。 它通过寻找一个最优的超平面来实现对数据的分类或回归预测。 在日光温室终端控制系统中，支持向量机算法可以根据历史数据的特征，建立一个分类模型，用于预测和优化温室内的环境参数。

（3）朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立。 在日光温室终端控制系统中，朴素贝叶斯算法可以根据历史数据的特征和类别信息，计算每个特征对于某个类别的概率，从而实现对温室环境参数的分类和预测［2］。

（4）随机森林算法。 随机森林算法是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树，然后综合它们的结果来进行分类或回归预测。 在温室环境中，随机森林算法可以结合多个决策树的预测结果，提高预测的准确性和稳定性。

（5）神经网络算法。 神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的机器学习算法。 它通过多个神经元之间的连接和权重调整来实现对数据的学习和预测。在日光温室终端控制系统中，神经网络算法可以用于建立模型，对温室环境参数进行预测和优化。

3 日光温室终端控制系统中的数据采集和处理

3.1 传感器和数据采集设备的选择和部署

在日光温室终端控制系统中，数据采集是实现环境监测和控制的基础，而传感器和数据采集设备的选择和部署是确保数据采集准确性和全面性的重要环节。

在日光温室终端控制系统中，常见的传感器选择包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、CO2传感器。 温度传感器常用的类型有热电偶和热敏电阻，用于测量温室内的温度变化。 湿度传感器常见的类型有电容式湿度传感器和电阻式湿度传感器，用于测量温室内的湿度水平。 光照传感器常用的类型包括光敏电阻和光电二极管，用于测量温室内的光照强度，帮助判断光合作用的条件。 CO2传感器可采用非分散红外（ Nondispersive Infrared Spectroscopy ，NDIR）传感器和化学吸附传感器，用于测量温室内的CO2浓度，帮助调节通风和通气系统。 湿度传感器用于测量土壤的湿度水平，帮助决定灌溉的时机和水量。 此外，根据具体需求还可以选择其他传感器，如风速传感器用于测量温室内的风速，PH 传感器用于测量土壤的酸碱度。 选择适合的传感器能够提供准确的环境参数数据，为温室终端控制系统的优化和调节提供可靠的基础。

在日光温室终端控制系统中，传感器的部署是十分关键的步骤。 对于温度和湿度传感器，应根据温室内的布局和环境特点选择合适的位置，可以将传感器均匀分布在不同高度和位置的区域，确保全面覆盖并避免局部温度和湿度的误差。 光照传感器的部署需要选择代表性的位置，可以将传感器放置在温室内的中心位置或靠近重要作物的位置，以获取温室内的光照强度情况。 CO2传感器的位置选择应考虑温室内的空气流动情况和CO2浓度的变化趋势，通常可以将传感器放置在温室内部的中心位置或高处，以获取更准确的CO2浓度数据。 湿度传感器的部署需要根据农作物的种植方式和灌溉系统的布置情况，在不同的土壤深度和根系范围内安装传感器，以获得土壤湿度的均衡分布情况［3］。 通过合理的传感器部署，可以获得准确而全面的环境参数数据，为温室终端控制系统的优化和调节提供可靠的基础。

在日光温室终端控制系统中，数据采集设备起着关键的作用。 常见的数据采集设备包括数据记录器、数据传输设备和数据存储设备。 数据记录器用于接收和存储传感器采集到的数据，它可以是数据采集器、可编程逻辑控制器（programmable logic controller，PLC）等。 这些设备能够接收传感器的输出信号，并将其转换成数字数据进行存储。 数据传输设备用于将采集到的数据传输到数据处理和分析的平台，常见的数据传输设备包括以太网、Wi-Fi、蓝牙等。 通过这些传输设备，采集到的数据可以快速、可靠地传输到远程服务器或数据处理平台进行进一步的处理和分析。 数据存储设备用于长期存储和备份采集到的数据，常见的数据存储设备包括云服务器、本地服务器、硬盘等。 这些存储设备能够安全地存储大量的数据，并提供数据的可靠性和可访问性。 通过合理选择和配置数据采集设备，可以确保温室内环境数据的准确采集和可靠存储，为后续的数据处理和分析提供有力支持。

3.2 数据预处理和特征提取方法

在日光温室终端控制系统中，数据预处理和特征提取是对采集到的原始数据进行处理和分析的重要步骤。

数据预处理涉及数据清洗、平滑、标准化和聚合等步骤，目的是消除异常值、缺失值和噪声，确保数据的准确性和可靠性。 通过数据清洗，可以去除不一致或错误的数据点；平滑技术可以减少数据中的噪声，使趋势更加明显；标准化可以将数据转换为具有相似尺度和分布的形式；聚合方法可以将数据按时间段或空间范围进行汇总，减少数据量。 特征提取是从预处理后的数据中提取有用信息的过程。 常见的特征包括统计特征（如均值、方差）、频域特征（如频谱分析）、时间序列特征（如趋势和周期性）以及物理特征（如植物生长指标）。 这些特征能够表达数据的关键信息和趋势，为后续的数据分析和决策提供可靠基础。通过数据预处理和特征提取，可以降低数据的维度，提取出代表性特征，简化数据分析过程，帮助用户更好地理解温室环境状态，并作出相应的控制和调整决策。

3.3 数据存储和管理策略

在日光温室终端控制系统中，数据存储和管理策略是确保数据安全性和可访问性的关键。 选择合适的数据存储介质，如云服务器、本地服务器或硬盘，以满足存储需求。 定期进行数据备份，采用镜像、冗余存储或增量备份等方式，以防止数据丢失和实现数据恢复。 保障数据安全性，采取数据加密、访问控制和防火墙等安全措施，防止未经授权的访问和数据泄露。 实施有效的数据管理和索引策略，建立合适的数据结构和索引，清理和整理数据，提高查询效率和系统性能。 确保数据备案和合规性，遵守相关法规和标准，包括隐私保护、数据保留期限和数据使用政策等方面［4］。 通过合理的数据存储和管理策略，能够保证数据的安全性、完整性和可用性，为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。

4 智能数据挖掘技术在日光温室终端控制中的应用

4.1 温室环境参数的预测和优化

智能数据挖掘技术在日光温室终端控制中的应用之一是温室环境参数的预测和优化。 通过对历史环境数据和作物生长数据的分析，智能数据挖掘技术可以建立预测模型，准确预测未来的温室环境参数，并通过优化算法进行环境参数的优化调节，以提供最佳的生长环境。

数据挖掘技术可以通过对历史环境数据的分析，识别出温室环境参数与作物生长之间的关联性和规律。 例如，可以发现温度、湿度、光照和CO2浓度等参数对作物生长的影响程度以及它们之间的相互作用关系。 基于以上分析结果，可以建立预测模型，利用机器学习算法或统计模型来预测未来的温室环境参数。 通过预测模型，可以实时监测和预测温室内的环境参数变化。 当环境参数偏离预期范围时，系统可以自动进行调整，通过控制温室终端设备（如通风系统、加热系统和灌溉系统）来优化环境条件。例如，在预测到高温的情况下，系统可以自动开启通风系统进行降温，以保持温室内的适宜温度。 如此可以实现温室环境参数的实时优化和调节，为作物的生长提供最佳的环境条件。 智能数据挖掘技术还可以通过对温室环境参数数据的分析，提取关键特征和趋势，帮助农户进行种植决策和规划。 例如，可以分析不同作物对温度、湿度和光照要求的差异，根据作物差异进行种植的选择和优化。 同时，可以根据温室内的环境参数数据，预测作物的生长状况和产量，从而进行市场供应和销售的决策。

智能数据挖掘技术在日光温室终端控制中的应用可以实现温室环境参数的准确预测和优化调节，提供最佳的生长环境。 这有助于提高作物的产量和品质，并帮助农户进行决策和规划，实现温室可持续发展。

4.2 能源消耗的分析和优化

智能数据挖掘技术在日光温室终端控制中的另一个应用是对能源消耗的分析和优化。 温室的能源消耗包括供暖、通风、照明等方面，而智能数据挖掘技术可以通过对能源数据的分析，提供洞察和决策支持，以实现能源的有效利用和节约。

数据挖掘技术可以对历史能源消耗数据进行分析，识别出能源消耗与温室环境参数、天气条件等因素之间的关联性和规律。 通过建立预测模型，可以准确预测未来的能源消耗情况，并根据预测结果进行能源的合理分配和调节。 智能数据挖掘技术可以通过对能源消耗数据的挖掘，提取能源消耗的关键特征和趋势。 例如，可以分析不同温室区域的能源消耗差异，发现能源消耗的高峰和低谷时段，识别能源消耗的异常情况等。 基于这些分析结果，可以采取相应的优化策略，如调整供暖系统的工作时间、优化通风系统的运行策略，以降低能源消耗并提高能源利用效率［5］。 另外，智能数据挖掘技术还可以与其他技术结合，如建模和优化算法，以实现能源消耗的最优化。 通过基于模型的优化方法，可以在满足作物生长需求的前提下，最大限度地减少能源消耗。 例如，可以建立优化模型，考虑作物的生长特性、能源成本和温室内外的环境条件，通过模型求解来确定最佳的能源消耗策略。

智能数据挖掘技术在日光温室终端控制中的应用可以实现对能源消耗的分析和优化。 通过准确预测能源消耗、提取关键特征和趋势，以及采用优化策略和算法，可以实现能源的有效利用和节约。 有助于降低温室运行成本，提高能源利用效率，并减少对环境的影响，实现可持续发展。

5 结论与展望

综上所述，智能数据挖掘技术在日光温室终端控制系统中的应用能够实现温室环境参数的准确预测和优化调节，从而提供最佳的生长环境，促进作物产量和品质的提高。 通过合理选择和部署传感器及数据采集设备，并进行数据预处理和特征提取，确保数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和优化提供基础。 智能数据挖掘技术可应用于温室环境参数的预测和优化。 此外，根据对能源消耗数据的挖掘和分析，结合节能策略和算法，可以降低能源的浪费和成本，实现温室能源的有效利用。 未来的研究可以探索更先进的数据挖掘算法和方法，提高温室环境参数的预测精度和优化效果。