陳銘暉+黃丹楓+朱蘭娟

摘 要：基于不結(jié)球白菜育苗潮汐灌溉的需求，嘗試根據(jù)氣象條件，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)預(yù)測(cè)作物的需水量，優(yōu)化控制規(guī)則，作為指導(dǎo)種苗灌溉的依據(jù)。驗(yàn)證結(jié)果表明，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到預(yù)期效果，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于預(yù)測(cè)濕度變化率或需水量。

關(guān)鍵詞：潮汐灌溉；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；需水量預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：S634.3；S275.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-3547（2014）22-0038-03

1 農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)研究狀況

潮汐灌溉是一項(xiàng)成熟的農(nóng)業(yè)灌溉技術(shù)，它能夠?qū)⑺止喔群宛B(yǎng)分供應(yīng)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，并且保持植株地上部的干燥，所以對(duì)植物生長(zhǎng)發(fā)育十分有利，能夠有效促進(jìn)作物生長(zhǎng)，防止病蟲(chóng)害的發(fā)生，并且灌溉效率很高，在國(guó)際上已經(jīng)普遍應(yīng)用[1]。潮汐灌溉的原理是在漲潮時(shí)水或肥料通過(guò)封閉的管道輸送到盆栽底部，退潮時(shí)又通過(guò)管道退回，經(jīng)消毒、過(guò)濾后的營(yíng)養(yǎng)液或者灌溉水可重復(fù)使用[1]。潮汐灌溉的水或者肥料的利用效率很高，可達(dá)90%；植物葉片表面無(wú)水膜，保證了最大限度的光合作用，從而更多地吸收根部的水分和養(yǎng)分，因而作物生長(zhǎng)速度明顯加快，苗齡可縮短10%～15%；同時(shí)，既能手動(dòng)操作，又便于自動(dòng)化作業(yè)，標(biāo)準(zhǔn)化的灌溉控制保證了葉片、莖蔓和花等植物性狀的統(tǒng)一，作物產(chǎn)品的合格率大幅度提高；此外，不淋水肥的花和葉的表面更有光澤，品相好，令市場(chǎng)售價(jià)大幅提升，經(jīng)濟(jì)效益可觀。因此，這項(xiàng)技術(shù)的推廣應(yīng)用前景十分廣闊[3]。

2 農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉的自動(dòng)控制狀況

第一套節(jié)水灌溉控制器是在1954年由美國(guó)的本納米和歐弗爾開(kāi)發(fā)而成，當(dāng)它測(cè)得的土壤含水量低于設(shè)定值時(shí)就打開(kāi)灌水閥門(mén)。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，土壤濕度傳感器已逐漸應(yīng)用在目前的許多自動(dòng)灌溉控制系統(tǒng)中，控制系統(tǒng)將傳感器采集的實(shí)時(shí)濕度與設(shè)定值比較并決定是否灌溉。這類(lèi)控制系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的結(jié)果表明，影響控制系統(tǒng)性能的因素主要有：系統(tǒng)的軟硬件，包括軟件的設(shè)計(jì)思路及算法；

土壤濕度傳感器的穩(wěn)定性及可靠性；控制電磁閥和壓力調(diào)節(jié)裝置的可靠性，以及過(guò)濾器、流量計(jì)等組件的性能。其中，土壤濕度傳感器對(duì)于系統(tǒng)的影響極大[4]。

然而，因?yàn)橥寥罎穸葌鞲衅魇欠蔷€性的，所以測(cè)得的濕度值往往和實(shí)際值存在一定的偏差；另外，因?yàn)槠胀ǖ耐翝駛鞲衅鞔嬖谳^大的輸出時(shí)滯，快速響應(yīng)的傳感器價(jià)格又極其昂貴，所以傳統(tǒng)的反饋控制系統(tǒng)的性能受到很大的影響[4]。近年來(lái)隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)逐漸應(yīng)用在節(jié)水灌溉中，其中包括專(zhuān)家決策系統(tǒng)、模糊邏輯控制系統(tǒng)、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)建模和預(yù)測(cè)，這些智能技術(shù)使得灌溉控制器能及時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)環(huán)境變量，以便及時(shí)采取正確、有效的控制措施，保障作物在最優(yōu)化的環(huán)境下生長(zhǎng)。本研究在不結(jié)球白菜穴盤(pán)質(zhì)量與基質(zhì)相對(duì)濕度之間的相關(guān)關(guān)系研究的基礎(chǔ)上，嘗試通過(guò)氣象數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，為灌溉控制提供技術(shù)支持。

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蔬菜育苗潮汐灌溉策略研究

根據(jù)李梅玲等[5]對(duì)不結(jié)球白菜穴盤(pán)質(zhì)量與基質(zhì)相對(duì)濕度之間的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS相關(guān)性分析，得出播種穴盤(pán)質(zhì)量變化量和基質(zhì)相對(duì)濕度差之間的關(guān)系為ΔY=31.211ΔX，而蒸發(fā)蒸騰量可看成等于穴盤(pán)盤(pán)質(zhì)量的減少量，因此，通過(guò)土壤相對(duì)濕度差的預(yù)測(cè)，可以預(yù)測(cè)蒸發(fā)蒸騰量即需水量，從而指導(dǎo)種苗的灌溉。

大量灌溉試驗(yàn)資料表明，作物需水量與氣象條件（包括日照、氣溫、風(fēng)速和濕度等）有著直接的關(guān)系，土壤相對(duì)濕度差和日照、氣溫、風(fēng)速和空氣濕度有著緊密的關(guān)系[6]。

溫室育苗處于室內(nèi)，風(fēng)速影響很小[1]，所以在研究土壤濕度的變化率時(shí)主要選取光照（klx）、氣溫（℃）、空氣濕度（%），以土壤濕度的每半小時(shí)的變化率作為研究對(duì)象，光照、氣溫、空氣濕度作為輸入項(xiàng)，土壤濕度作為輸出項(xiàng)。

研究數(shù)據(jù)選取了從2013年8月4日18：25到8月5日18：25一天24 h中小白菜育苗的部分實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，如表1。

為了確保輸入樣本和輸出的精確性，使BP網(wǎng)絡(luò)取得最佳的學(xué)習(xí)效果，要求在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前，務(wù)必對(duì)輸入和輸出樣本進(jìn)行無(wú)量綱（歸一化）化處理[7]，使處理后的輸入輸出樣本的數(shù)據(jù)在[0，1]范圍之內(nèi)。

Sigmoid是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層采用的函數(shù)，即f（x）={1+exp[-ξ（x-η）]}-1。該函數(shù)與自變量在中間位置附近的一個(gè)鄰域內(nèi)，基本上為線性關(guān)系；但在這一鄰域外為趨向于一個(gè)極限的非線性關(guān)系[8]；所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于取值范圍兩端的數(shù)據(jù)與中間部分的數(shù)據(jù)處理后的精度不一樣，兩端的要差些。將輸入數(shù)據(jù)壓縮處理后可減少這種影響[9]。同時(shí)不同量綱的輸入數(shù)據(jù)，其絕對(duì)值差異較大，會(huì)延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及學(xué)習(xí)的時(shí)間，處理結(jié)果也會(huì)帶來(lái)不利影響，所以也需要?dú)w一化處理。函數(shù)中的ξ、η兩參數(shù)是為了應(yīng)對(duì)不同的情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)函數(shù)的伸縮和平移。

樣本經(jīng)過(guò)歸一化處理之后，用newff建立一個(gè)前向BP函數(shù)[10，11]，格式如下：net=netff（PR，[S1 S2...SN1]，{TF1 TF2...TFN1}，BTF，BLF，PF）

其中，net為新創(chuàng)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

S 為隱含層和輸出層神經(jīng)元數(shù)目；

TF 為隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)，默認(rèn)為tansig；

BTF 表示BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)，默認(rèn)為trainlm；

BLF 表示BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)函數(shù)，默認(rèn)為learngdm；

PF 表示BP網(wǎng)絡(luò)的性能函數(shù)，默認(rèn)為mse。

本文將使用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即輸入層、隱含層和輸出層。輸入層將為光照、氣溫、空氣濕度這3個(gè)指標(biāo)，輸出層為1，隱含層一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)加公式方式確定。一般我們可以參考公式y(tǒng)=■+m，其中a為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，b為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，m為[1，10]之間的常數(shù)。基于該公式，隱含層的數(shù)量在[3，12]之間。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)隱含層數(shù)為9時(shí)，收斂效果較好，誤差精度好，泛化效果不錯(cuò)，因此我們?nèi)?為隱含層個(gè)數(shù)。至此，我們確定該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為3-9-1的網(wǎng)絡(luò)模型。endprint

將經(jīng)過(guò)歸一化處理的數(shù)據(jù)放入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)202次訓(xùn)練達(dá)到預(yù)期的訓(xùn)練要求（圖1）。

4 系統(tǒng)驗(yàn)證和結(jié)果分析

4.1 隨機(jī)查看最后10組數(shù)據(jù)

運(yùn)用上述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)48個(gè)訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)設(shè)置允許最大總誤差為0.001，最大訓(xùn)練次數(shù)為5 000次，實(shí)際經(jīng)過(guò)訓(xùn)練202次后達(dá)到預(yù)期效果，總誤差為0.009 97（圖1）。隨機(jī)抽取的最后10組數(shù)據(jù)表明，總體誤差在±2%之內(nèi)，學(xué)習(xí)效果達(dá)到預(yù)期（表2）。

4.2 運(yùn)用學(xué)習(xí)好的神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證

驗(yàn)證數(shù)據(jù)采用2013年8月5日11：55～16：25間的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)結(jié)果如表3。

驗(yàn)證結(jié)果為10組數(shù)據(jù)的總體誤差在±6%之內(nèi)，證明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到預(yù)期效果，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于對(duì)于濕度變化率或需水量的預(yù)測(cè)。

5 結(jié)語(yǔ)

目前潮汐灌溉的自動(dòng)控制系統(tǒng)多以濕度傳感器測(cè)得的土壤濕度值和氣象參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)作物需水量，然后把控制信號(hào)傳送到執(zhí)行機(jī)構(gòu)，控制水泵、電磁閥等按時(shí)序動(dòng)作，決定潮汐灌溉的頻次和灌溉時(shí)間。這種灌溉決策方式由于土壤濕度傳感器本身的非線性特性和輸出時(shí)滯較大，導(dǎo)致反饋控制系統(tǒng)與作物需水要求偏離較大，控制性能受到很大的影響。采用氣象參數(shù)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)預(yù)測(cè)需水量，優(yōu)化控制規(guī)則，可以更好地指導(dǎo)種苗的科學(xué)灌溉，為信息化管理和專(zhuān)家系統(tǒng)的建立提供技術(shù)支撐。

參考文獻(xiàn)

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[5] 李梅玲.潮汐灌溉小白菜穴盤(pán)栽培的水分管理研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2014.

[6] 郭曉玲.作物需水量預(yù)測(cè)模型研究及其在灌溉管理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[D].武漢：華中科技大學(xué)，2007.

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[8] 肖蔓君，陳思穎，倪國(guó)強(qiáng)，等.基于Sigmoid函數(shù)局部視覺(jué)適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)[J].光學(xué)學(xué)報(bào)，2009（11）：3 050-3 056.

[9] 石建勛，劉新榮，王艷芳，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法計(jì)算灌區(qū)農(nóng)業(yè)耗水量的研究[J].工程勘察，2011（5）：41-46.

[10] 張丹.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻需水量預(yù)測(cè)及灌區(qū)灌溉制度研究[D].沈陽(yáng)：沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)，2007.

[11] 周品.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2013.endprint

將經(jīng)過(guò)歸一化處理的數(shù)據(jù)放入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)202次訓(xùn)練達(dá)到預(yù)期的訓(xùn)練要求（圖1）。

4 系統(tǒng)驗(yàn)證和結(jié)果分析

4.1 隨機(jī)查看最后10組數(shù)據(jù)

運(yùn)用上述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)48個(gè)訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)設(shè)置允許最大總誤差為0.001，最大訓(xùn)練次數(shù)為5 000次，實(shí)際經(jīng)過(guò)訓(xùn)練202次后達(dá)到預(yù)期效果，總誤差為0.009 97（圖1）。隨機(jī)抽取的最后10組數(shù)據(jù)表明，總體誤差在±2%之內(nèi)，學(xué)習(xí)效果達(dá)到預(yù)期（表2）。

4.2 運(yùn)用學(xué)習(xí)好的神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證

驗(yàn)證數(shù)據(jù)采用2013年8月5日11：55～16：25間的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)結(jié)果如表3。

驗(yàn)證結(jié)果為10組數(shù)據(jù)的總體誤差在±6%之內(nèi)，證明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到預(yù)期效果，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于對(duì)于濕度變化率或需水量的預(yù)測(cè)。

5 結(jié)語(yǔ)

目前潮汐灌溉的自動(dòng)控制系統(tǒng)多以濕度傳感器測(cè)得的土壤濕度值和氣象參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)作物需水量，然后把控制信號(hào)傳送到執(zhí)行機(jī)構(gòu)，控制水泵、電磁閥等按時(shí)序動(dòng)作，決定潮汐灌溉的頻次和灌溉時(shí)間。這種灌溉決策方式由于土壤濕度傳感器本身的非線性特性和輸出時(shí)滯較大，導(dǎo)致反饋控制系統(tǒng)與作物需水要求偏離較大，控制性能受到很大的影響。采用氣象參數(shù)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)預(yù)測(cè)需水量，優(yōu)化控制規(guī)則，可以更好地指導(dǎo)種苗的科學(xué)灌溉，為信息化管理和專(zhuān)家系統(tǒng)的建立提供技術(shù)支撐。

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[10] 張丹.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻需水量預(yù)測(cè)及灌區(qū)灌溉制度研究[D].沈陽(yáng)：沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)，2007.

[11] 周品.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2013.endprint

將經(jīng)過(guò)歸一化處理的數(shù)據(jù)放入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)202次訓(xùn)練達(dá)到預(yù)期的訓(xùn)練要求（圖1）。

4 系統(tǒng)驗(yàn)證和結(jié)果分析

4.1 隨機(jī)查看最后10組數(shù)據(jù)

運(yùn)用上述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)48個(gè)訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)設(shè)置允許最大總誤差為0.001，最大訓(xùn)練次數(shù)為5 000次，實(shí)際經(jīng)過(guò)訓(xùn)練202次后達(dá)到預(yù)期效果，總誤差為0.009 97（圖1）。隨機(jī)抽取的最后10組數(shù)據(jù)表明，總體誤差在±2%之內(nèi)，學(xué)習(xí)效果達(dá)到預(yù)期（表2）。

4.2 運(yùn)用學(xué)習(xí)好的神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證

驗(yàn)證數(shù)據(jù)采用2013年8月5日11：55～16：25間的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)結(jié)果如表3。

驗(yàn)證結(jié)果為10組數(shù)據(jù)的總體誤差在±6%之內(nèi)，證明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到預(yù)期效果，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于對(duì)于濕度變化率或需水量的預(yù)測(cè)。

5 結(jié)語(yǔ)

目前潮汐灌溉的自動(dòng)控制系統(tǒng)多以濕度傳感器測(cè)得的土壤濕度值和氣象參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)作物需水量，然后把控制信號(hào)傳送到執(zhí)行機(jī)構(gòu)，控制水泵、電磁閥等按時(shí)序動(dòng)作，決定潮汐灌溉的頻次和灌溉時(shí)間。這種灌溉決策方式由于土壤濕度傳感器本身的非線性特性和輸出時(shí)滯較大，導(dǎo)致反饋控制系統(tǒng)與作物需水要求偏離較大，控制性能受到很大的影響。采用氣象參數(shù)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)預(yù)測(cè)需水量，優(yōu)化控制規(guī)則，可以更好地指導(dǎo)種苗的科學(xué)灌溉，為信息化管理和專(zhuān)家系統(tǒng)的建立提供技術(shù)支撐。

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