典型文献
可预测环境因子的物联网智慧大棚
文献摘要：
随着科学发展，智能温室大棚兴起，但目前还是以阈值控制和人工操作为主，智能化、信息化有待提高。本设计以物联网为基础，利用LSTM深度学习模型对环境因子进行预测，综合运用stm32、esp8266与各传感器建构一个可预测环境因子的物联网智慧大棚，使用WIFI通信结合MQTT协议将测控系统和阿里云物联网平台结合，并通过APP端或PC端实时监测和自动或手动控制设备。结果表明：该系统控制延迟时间为2s，预测值与实际值误差为2％，对大棚环境监测参数准确，控制实时性高，能够实现远程监测和控制，有效解决温室大棚控制单一，
文献关键词：
环境因子预测;阿里云物联网平台;深度学习;智慧大棚
中图分类号：
作者姓名：
林嘉乐;肖傲;曾丹丽;叶思妍;李乐仪;卢美琳;胡照珩
作者机构：
华南农业大学 广东 广州 510000
文献出处：
引用格式：
[1]林嘉乐;肖傲;曾丹丽;叶思妍;李乐仪;卢美琳;胡照珩-.可预测环境因子的物联网智慧大棚)[J].数字化用户,2022(47):13-15
A类：
B类：
智慧大棚,科学发展,智能温室大棚,人工操作,深度学习模型,stm32,esp8266,WIFI,MQTT,测控系统,阿里云物联网平台,手动控制,控制设备,系统控制,控制延迟,延迟时间,2s,大棚环境,环境监测,监测参数,实时性高,远程监测,制单,环境因子预测
AB值：
0.37063
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