唐友 張威

摘要 為解決現(xiàn)有溫室番茄生長模型預測準確率低的問題，依據(jù)番茄生理學的基本特點，以溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)為模型變量，建立了溫室番茄生長發(fā)育的非線性模型。該模型描述了溫室內(nèi)溫度、濕度、土壤溫度、土壤濕度等環(huán)境因子對番茄發(fā)育速度的影響，模型具有良好的解釋能力和較高的精度。首先，將利用各類傳感器對吉林省吉林市溫室番茄生長的各類環(huán)境數(shù)據(jù)進行收集；然后，對番茄溫室的實際數(shù)據(jù)進行處理，再利用KNN算法對缺失和異常數(shù)據(jù)進行補充，并進行相關(guān)性分析；最后，在處理完成的番茄作物生長數(shù)據(jù)的基礎上，考慮番茄作物對溫室環(huán)境的實時反饋，結(jié)合相關(guān)性利用SVM優(yōu)化算法對2020—2021年的吉林市經(jīng)開區(qū)溫室番茄數(shù)據(jù)進行模擬，得到SVM、LDA、LR的準確率分別為0.904、0.885、0.865。結(jié)果表明，SVM可以更好地預測番茄的生長變化。溫室番茄作物—環(huán)境互作模型的建立，為溫室環(huán)境控制打下了良好基礎。

關(guān)鍵詞 溫室環(huán)境；環(huán)境監(jiān)測；KNN-SVM；生長預測模型

中圖分類號 S126? 文獻標識碼 A? 文章編號 0517-6611（2024）10-0219-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.10.048

A Growth Prediction Model for Greenhouse Tomatoes Based on KNN-SVM Algorithm

TANG You1，2， ZHANG Wei1

（1.College of Information and Control Engineering， Jilin University of Chemical Technology， Jilin， Jilin 132022;2.College of Electrical and Information Engineering， Jilin University of Agricultural Science and Technology， Jilin， Jilin 132101）

Abstract In order to solve the problem of low prediction accuracy of the existing greenhouse tomato growth model， a non-linear model of greenhouse tomato growth and development was established based on the basic characteristics of tomato physiology， and the environmental parameters in the greenhouse were used as model variables. This model described the influence of environmental factors， such as temperature， humidity， soil temperature and soil moisture in the greenhouse on the growth rate of tomato. The model had good explanatory ability and high precision. First of all， various sensors were used to collect various environmental data of tomato growth in the greenhouse of Jilin City， Jilin Province. Then， the actual data of the tomato greenhouse was preliminarily processed， and then the KNN algorithm was used to supplement missing and abnormal data， and correlation analysis was carried out. Finally， based on the processed tomato crop growth data， we considered the real-time feedback of tomato crops to the greenhouse environment. Combining with the correlation， we used the SVM optimization algorithm to analyze the greenhouse tomato data of Jilin Economic Development Zone from 2020 to 2021. After simulation， the accuracy rates of SVM， LDA and LR were 0.904， 0.885 and 0.865， respectively. The results showed that SVM could better predict the growth changes of tomato. The establishment of the greenhouse tomato crop-environment interaction model laid a good foundation for the greenhouse environment prediction control.

Key words Greenhouse environment;Environmental monitoring;KNN-SVM;Growth prediction model

基金項目 吉林省科技發(fā)展計劃項目“基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的全基因組選擇方法研發(fā)及云計算平臺體系構(gòu)建”（YDZJ202201ZYTS-692）。

作者簡介 唐友（1979—），男，黑龍江龍江人，教授，博士，從事生物信息學及農(nóng)業(yè)信息化研究。

收稿日期 2023-04-28

我國溫室蔬菜大棚發(fā)展迅速，番茄是大棚蔬菜中典型作物之一［1］。番茄是重要的蔬菜經(jīng)濟作物，我國的番茄種植產(chǎn)量和規(guī)模都位居世界第一，在農(nóng)民增收中正發(fā)揮越來越重要的作用。目前的大棚番茄種植管理數(shù)據(jù)可視化程度低，生長所需環(huán)境參數(shù)難以精確調(diào)控，嚴重影響大棚作物產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展［2］。為實現(xiàn)番茄生長模型的預測，筆者通過吉林農(nóng)業(yè)科技學院試驗田采集大棚番茄苗期、花期、果期的環(huán)境信息，通過信息化設備結(jié)合人工方式采集大棚番茄全周期生長信息，研究大棚番茄各時期生長模型，為大棚番茄規(guī)范種植提供參考。

番茄的生長觀察對于溫室大棚中番茄優(yōu)化管理和產(chǎn)量提升有至關(guān)重要的作用［3］。其中，果實橫向直徑與果實縱向直徑是作物生長的關(guān)鍵因素。生長模型是以系統(tǒng)分析和數(shù)學模擬來定量描述生物的生長和發(fā)育以及形態(tài)建成過程，反映生物內(nèi)外環(huán)境對生長發(fā)育的影響，是植物果實發(fā)育研究的重要內(nèi)容和手段。

最初生長模型的研究是由荷蘭“DE WIT學派”提出的光合作用生長模型。近年來，基于有效積溫論建立了多種農(nóng)作物生長模型。例如，研究人員建立了利用累積輻熱積與溫室黃瓜葉面積為尺度的生長模型［4］。王淵龍［5］利用有效積溫法建立了基于Logistic方程構(gòu)建的小白菜生長模型，可為溫室中培養(yǎng)小白菜的生長管控及產(chǎn)量預測提供了理論和決策支持。程陳等［6-7］利用作物株高、葉面積指數(shù)及干物質(zhì)積累作為生長指標，利用Logistic模型參數(shù)再進一步分析該地區(qū)降水量與積溫的相關(guān)關(guān)系。尋找到作物生產(chǎn)中相關(guān)屬性的線性分類方法會相對準確。從環(huán)境傳感器設備中獲得的數(shù)據(jù)與作物數(shù)據(jù)中找出相關(guān)的屬性，建立相關(guān)的生長模型如SVM分析分類方法是作物生長預測中較好的方案［8］。SVM模型可以較好地估計番茄果實數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)的關(guān)系。該研究主要領(lǐng)域有2部分：①對傳感器數(shù)據(jù)與作物生長數(shù)據(jù)進行處理，由于非線性數(shù)據(jù)和雜亂環(huán)境的隨機性是不可避免的，對傳感器數(shù)據(jù)進行分段數(shù)據(jù)檢索，理論上降低誤差［9］。②建立環(huán)境數(shù)據(jù)與作物生長數(shù)據(jù)的模型。模型依賴于數(shù)據(jù)特征的訓練與測試，解決了過程的復雜性。通過機器學習，直接將環(huán)境數(shù)據(jù)作為輸入，并學習構(gòu)建生長特征表示。有足夠的數(shù)據(jù)集作為支撐，機器學習可以實現(xiàn)比傳統(tǒng)方法更高的精度［10］。該研究可用于確定哪些環(huán)境因素對作物生長最重要［11］。研究的主要重點是利用線性與非線性分類方法和機器學習來評估模型的性能，其中番茄果實生長的相關(guān)性是通過果實橫向直徑、環(huán)境因素來確定的［12-13］。利用SVM模型的特征，確定溫室番茄生長與環(huán)境特征之間的關(guān)系。鑒于此，筆者利用帶有傳感器的機器學習對預期數(shù)據(jù)進行分析，旨在監(jiān)測番茄的生長情況［14］。

1 智慧大棚

智慧大棚為溫室番茄種植模型的構(gòu)建提供了原始數(shù)據(jù)，也為驗證模型有效性提供了試驗平臺。智慧大棚內(nèi)部主要包含土壤溫濕度傳感器、空氣溫濕度傳感器、二氧化碳傳感器、光照傳感器。智慧大棚具有網(wǎng)絡通信并可以實時監(jiān)測大棚內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)等功能，可以實現(xiàn)對大棚內(nèi)部溫度、濕度等環(huán)境參數(shù)的控制。在大棚內(nèi)種植番茄，定時記錄番茄的生長狀況。

2 獲取番茄生長數(shù)據(jù)及處理

2.1 番茄生長數(shù)據(jù)獲取

該研究中，使用的是2020—2021年的溫室數(shù)據(jù)。番茄數(shù)據(jù)是基于果實橫向直徑、縱向直徑、含水量、鮮重等數(shù)據(jù)。圖1顯示了溫室中環(huán)境數(shù)據(jù)采集。因變量是大棚內(nèi)溫濕度，自變量果實生長數(shù)據(jù)。該課題利用大棚內(nèi)土壤溫濕度與番茄果實之間的相關(guān)性來校準大棚番茄生長的質(zhì)量，可得到一個更高效的生長模型。

2.2 數(shù)據(jù)預處理

首先從收集的實際環(huán)境數(shù)據(jù)如圖2所示，使用KNN算法對異常值進行處理，排除錯誤數(shù)據(jù)，并對所有缺失值進行填充如圖3所示，果實數(shù)據(jù)為實際測量數(shù)據(jù)，如圖4所示。

去除這些異常數(shù)據(jù)異常值會提高預測的準確性。在所有大棚番茄生長過程中環(huán)境數(shù)據(jù)與生長數(shù)據(jù)，與平均值相比超過3個標準差的數(shù)據(jù)都將被省略。

3 番茄生長模型構(gòu)建

3.1 番茄生長模型相關(guān)性分析

皮爾遜相關(guān)系數(shù)是用來解釋2個隨機變量之間的線性相關(guān)程度，其值介于-1到1。設有2個變量X、Y，則X、Y之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)的關(guān)系如下：

ρxy=cov（X，Y）σXσY=E［（X-μX）（Y-μY）］σXσY（1）

上述公式中cov（X，Y）是X與Y的協(xié)方差，σX是X的標準差，σY是Y的標準差。利用觀測的數(shù)據(jù)來判斷數(shù)據(jù)總體是否遵從正態(tài)分布的檢測稱作正態(tài)性檢驗，常見的正態(tài)性檢驗法為夏皮羅-威爾克（Shapiro-Wilk）檢驗法。該檢驗法有2個基本假設：H0為樣本所來自的總體分布服從正態(tài)分布；H1為樣本所來自的總體分布不服從正態(tài)分布。表1為用Shapiro-Wilk檢驗法對番茄生長數(shù)據(jù)檢驗的結(jié)果。由表1可知，全部變量的w值趨近于1，并且P值大于0.05，服從于H0，則樣本來自的整體都服從于正態(tài)分布，即各變量滿足使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)的前置條件。

表2為番茄生長數(shù)據(jù)各變量間的相關(guān)系數(shù)。由表2可知，大棚番茄果實直徑與各環(huán)境因子之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.957、0.951、0.942、0.933、0.923，說明大棚番茄生長過程中與各個環(huán)境因子之間存在較強的相關(guān)關(guān)系。

輸入?yún)?shù)包括果實橫向直徑、縱向直徑、濕度、溫度。生長環(huán)境與作物生長之間的關(guān)系相關(guān)系數(shù)如圖5所示。

圖5中nightT為夜間土壤溫度，nightS為夜間土壤濕度，dayT為白天土壤溫度，dayS為白天土壤濕度，furitW為果實重量，furitL為果實直徑，furitDW為果實干重，Outcome為輸出健康生長。由圖5可知，番茄標簽Outcome（健康成長）和白天土壤濕度dayS正相關(guān)系數(shù)比較大，證明在一定范圍內(nèi)，番茄生長與濕度呈正相關(guān)。同理，土壤濕度dayS和果實直徑furitL間的相關(guān)性也比較強。

3.2 線性判別分析的意義

線性判別分析（LDA）是一種有監(jiān)督的線性降維算法［15-16］。LDA是為了使降維后的數(shù)據(jù)點盡可能被區(qū)分。其原理為對于給定的訓練集，設法將樣本投影到一條直線上，使得同類的投影點盡可能接近，異類樣本的投影點盡可能遠離［17］；在對新樣本進行分類時，將其投影到這條直線上，再根據(jù)投影點的位置來確定新樣本的類別。應用LDA技術(shù)對大棚番茄的樣本數(shù)據(jù)進行分析，數(shù)據(jù)集包括250個數(shù)據(jù)集，分為5類，每類50個數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)包括5個屬性?？赏ㄟ^果實橫向直徑、果實縱向直徑、果實鮮重、果實干重、果實含水量5個屬性預測番茄生長情況。分析的目標就是通過LDA算法將輸入矩陣映射到低維空間中進行分類。

3.3 支持向量機的意義

支持向量機（support vector machine，SVM）是一種常用的機器學習算法，其基本思想是在高維空間中構(gòu)造一個最優(yōu)超平面，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類。更具體地，SVM算法還有線性SVM算法原理和非線性SVM算法原理2種實現(xiàn)方式［18-23］。其中，線性SVM算法原理是通過最大化數(shù)據(jù)點到超平面的間隔來求解最優(yōu)超平面，而非線性SVM算法原理則是通過引入核函數(shù)的方式將數(shù)據(jù)映射到高維空間中，在高維空間中尋找最優(yōu)超平面。

由圖7可知，首先進行數(shù)據(jù)預處理，計算每個類別的樣本均值向量和總體樣本均值向量，再計算類內(nèi)散度矩陣和類間散度矩陣，最后訓練模型再對其進行評估。圖7b介紹的是LR算法結(jié)構(gòu)，首先進行數(shù)據(jù)預處理，如特征縮放、處理缺失等，再對模型進行訓練，利用最大似然估計或者梯度下降來估計模型參數(shù)，最后對模型進行評估，使用測試集數(shù)據(jù)評估模型的性能。圖7c介紹了SVM改進算法的結(jié)構(gòu)圖，通過多種超調(diào)優(yōu)參數(shù)組合對 SVM 模型進行評估，采用交叉驗證進行驗證。該研究對 SVM 模型的2個超調(diào)參數(shù)進行了細致的調(diào)整，直到達到最佳的準確率。該研究在SVM模型中，首先實現(xiàn)了核函數(shù)緩存，對開銷最大的核函數(shù)計算進行緩存，提升了20倍效率。其次，進行優(yōu)化誤差值求解，定義一個

g（x）=Ni=1ai×yi×K（x，xi）（2）

給g（x）求一個關(guān)于a的偏導，若ai，aj變化了步長delta，即所有樣本對應的g（x）加上一個delta乘以針對ai，aj的偏導數(shù)即可［8］。每次成功更新一對ai，aj以后，更新所有樣本對應的g（x）緩存，這樣通過每次迭代更新g（x）避免了大量的重復計算。

4 結(jié)果與分析

該研究探討了溫室環(huán)境在作物成長中的作用，利用SVM算法對溫室番茄生長模型進行預測。分析了機器學習方法，可以幫助溫室大棚改善番茄生長中的溫度或濕度的環(huán)境控制。在白天時，隨著溫度的升高，土壤中相對濕度降低；在夜晚時，溫度降低，土壤中相對濕度升高。該研究建立了基于實時權(quán)重的可靠溫室番茄生長模擬模型。SVM模型生成的值可以準確模擬的番茄植株的總重量。該模型參數(shù)少，擬合效果好，可預測性強，不僅可以為預測番茄的實時重量提供有效的手段，而且可以幫助研究者了解番茄的日生長速度，直接確定番茄的生長速度。在不破壞番茄植株正常生長的前提下，及時了解番茄果實的生長狀況，預測果實重量，模擬干物質(zhì)的積累，為合理管理提供依據(jù)。模型可以用來直觀地描述番茄的生長，要預測其他不同作物的生長，應使用不同的參數(shù)。

機器學習模型提供了計算預測器對模型總體影響的方法。在排列每個預測值后，重復該過程，然后對所有模型的準確度差異進行平均，并通過標準誤差進行歸一化。搜索超調(diào)優(yōu)參數(shù)用于為每個分類器選擇一個近似最優(yōu)的配置。在實證研究的基礎上，針對SVM模型的調(diào)優(yōu)參數(shù)產(chǎn)生了最佳的精度模型，如圖8所示。具有大維超參數(shù)搜索空間的模型會使SVM模型得到訓練［29-34］。

由表3可知，SVM分類器表現(xiàn)優(yōu)于其他機器學習分類器。SVM的準確率最高，為0.90。LR和LDA的準確率分別為0.86和0.88。在該測試中，SVM是一種基于核函數(shù)的機器學習模型，可以作為大棚番茄生長預測的有效方法。在不同環(huán)境參數(shù)的相關(guān)性中，如空氣溫濕度、土壤溫濕度、光照強度與誤差模型相比，SVM模型訓練準確率為0.90，在測試數(shù)據(jù)中，準確率為0.88，均表現(xiàn)出最佳的估計準確率。SVM、LR、LDA模型的測試番茄生長精度值也不相同。SVM模型（測試精準度0.88）優(yōu)于LR模型（測試精準度0.78），略優(yōu)于LDA模型（測試精準度0.80）。由于SVM模型在模擬大棚番茄生長與環(huán)境變量動態(tài)非線性交互作用方面的優(yōu)勢，更適合于規(guī)律的番茄生長估計。

5 結(jié)論

該研究旨在建立吉林省吉林市經(jīng)開區(qū)溫室大棚環(huán)境因素對番茄生長控制的超調(diào)參數(shù)預測機器學習模型。利用大棚番茄歷史生長土壤溫濕度、空氣溫濕度等環(huán)境數(shù)據(jù)作為模型輸入，經(jīng)過KNN算法處理后并傳遞到構(gòu)建SVM網(wǎng)絡中。將網(wǎng)絡學習到的特征進行融合，并用于預測番茄生長的模型。采用的模型基于機器學習模型，通過應用番茄果實生長與環(huán)境因素之間的相關(guān)性來固定和減少特征選擇障礙。采用的模型使用溫室大棚數(shù)據(jù)集進行實驗和統(tǒng)計分析。利用 LR、LDA、KNN、CART和SVM模型對辣椒生長進行預測，分析溫室番茄生產(chǎn)過程中與環(huán)境因素的相關(guān)性。SVM模型相比另外4種模型具有計算速度快、預測效率高的優(yōu)點。在使用該模型的試驗中，該模型揭示了大多數(shù)環(huán)境因素在番茄果實生產(chǎn)中溫濕度與其相關(guān)性。結(jié)果表明，該研究提出的預測模型在準確率方面優(yōu)于其他預測模型，預測精度為0.90，KNN-SVM模型是獲得準確預測關(guān)鍵，這表明可以通過設計模型體系結(jié)構(gòu)來提高模型的性能。

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