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基于环境温湿度的土壤水分温度预测研究
文献摘要：
文中针对土壤水分温度预测的实际需求,从基于物联网技术的环境数据采集系统以及适配的深度学习预测模型选择两方面对相关问题进行研究,设计一种基于嵌入式系统及NB?IoT技术的物联网数据采集系统验证平台.基于采集到的数据,分析长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)以及双向长短时记忆网络(Bi?LSTM)模型的预测效果.实验结果表明,所提出的数据采集系统可以有效获得深度学习所需数据,而基于该数据的深度学习预测模型可以实现仅依靠环境温湿度时间序列数据对土壤水分与温度的可靠预测.该研究可为相关领域的土壤水分温度预测系统设计提供参考.
文献关键词：
土壤水分预测;土壤温度预测;数据采集;预测模型;数据分析;系统验证
中图分类号：
作者姓名：
杨义;刘会丹;万雪芬;崔剑;张凡;蔡婷婷
作者机构：
东华大学 信息科学与技术学院,上海 201620;河北省物联网监控工程技术研究中心,河北 廊坊 065201;华北科技学院 计算机学院,河北 廊坊 065201;北京航空航天大学 网络空间安全学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]杨义;刘会丹;万雪芬;崔剑;张凡;蔡婷婷-.基于环境温湿度的土壤水分温度预测研究)[J].现代电子技术,2022(18):159-165
A类：
土壤温度预测
B类：
环境温湿度,预测研究,物联网技术,环境数据采集,数据采集系统,深度学习预测模型,模型选择,嵌入式系统,NB,IoT,物联网数据,系统验证,验证平台,门控循环单元,GRU,双向长短时记忆网络,Bi,时间序列数据,预测系统,土壤水分预测
AB值：
0.25844
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