新能源与高效节能

本发明公开了一种基于物联网与多模型耦合的板蓝根产量预测系统，具体包括湿度处理模块；温度处理模块；壤中水分量化模块；温度量化模块；板蓝根产量预测模块以及产量矫正模块，温度量化模块和壤中水分量化模块分别根据板蓝根环境温度与土壤中水分变化的非线性和变化复杂等特点，从苗期、分叶期、营养生长期及肉质根生长期等4个花期，分别对板蓝根种植环境温度和土壤中水分精确进行检测和产量进行预测。本发明通过对不同花期下板蓝根生长环境所需要温度、湿度进行检测处理，然后对预测结果进行校正，精准预测出板蓝根的产量。

成果亮点

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于物联网与多模型耦合的板蓝根产量预测系统，通过对不同花期下板蓝根生长环境所需要温度、湿度进行检测处理，然后对预测结果进行校正，精准预测出板蓝根的产量。 技术方案：本发明所述的一种基于物联网与多模型耦合的板蓝根产量预测系统，包括：湿度处理模块、温度处理模块、壤中水分量化模块、温度量化模块、板蓝根产量预测模块以及产量校正模块； 所述湿度处理模块包括湿度检测模块和多点湿度静态数据融合模块，通过湿度检测模块中多个传感器对板蓝根生长环境的湿度数据进行采集，再通过多点湿度静态数据融合模块对采集到的湿度数据进行融合处理，输出数据融合后的湿度值；

基于物联网与多模型耦合的板蓝根产量预测系统可以应用于板蓝根的种植、生产和销售等各个方面，提供更加准确和及时的板蓝根产量预测信息，帮助农业生产者和经营者做出更加明智的决策。具体应用前景如下：

农业生产指导：该系统可以根据板蓝根生长过程中的各种数据，如土壤湿度、气温、光照等，预测板蓝根的产量，帮助农民及时调整种植策略，提高产量和质量。

市场营销策略制定：该系统可以根据板蓝根的产量预测信息，为商家制定更加准确的市场营销策略，如确定销售价格、预测销售量等。

库存管理：该系统可以根据板蓝根的产量预测信息，为商家制定更加合理的库存管理策略，避免库存积压和断货情况的发生，提高销售效益。

品质控制：该系统可以通过物联网技术实时监测板蓝根生长过程中的各种数据，及时发现和处理异常情况，保证板蓝根的品质和安全。

总的来说，基于物联网与多模型耦合的板蓝根产量预测系统可以为板蓝根的种植、生产和销售等各个方面提供更加高效和精确的解决方案，帮助实现农业现代化和可持续发展。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1、本发明针对板蓝根生长环境参数测量过程中，传感器精度误差、干扰和测量值异常等问题存在的不确定性和随机性，本发明专利将板蓝根细分为4个不同花期，将传感器在这4个花期测量的生长环境参数，通过静态数据融合模块将数据进行融合处理，有效地处理了板蓝根生长环境被检测温度、湿度参数传感器测量参数的动态性和不确定性，提高了板蓝根生长环境温、湿度参数检测传感器值检测参数的客观性和可信度；

2、本发明采用TCN-GRU预测模型可以根据被检测板蓝根种植环境的太阳辐射数据和历史产量数据值预测不同太阳辐射下产量情况，种植户可以更加准确地掌握板蓝根产量的变化趋势，方便排除太阳辐射的强弱对产量的影响，为搞好板蓝根种植园环境的温、湿度生产管理做好准备；

3.本发明所采用的K-means水分量化模块和K-means温度量化模块实现对被检测的板蓝根生长园环境的水分数据量化和温度数据量化为药苗的4个生长阶段数据，在不同阶段时更好的控制整个生长过程中的壤中水分含量和生长温度；

4.本发明板蓝根产量矫正模块采用智能算法优化神经网络的方式，该网络同时集中WSO智能算法和ELM神经网络的优点，使网络的鲁棒性和容错性得到增强，提高了板蓝根产量神经网络校正模型的逼近能力，并且使系统的计算能力和泛化能力大为增强，实现板蓝根产量校正模型对药草4个不同生长阶段的温度、湿度数值对板蓝根产量影响程度的校正，获得整个生长园因为药草4个不同阶段不同的温、湿度数值时的板蓝根产量值。