随着现代农业向智能化转型，日光温室作为中国设施农业的核心形式，其环境调控精度直接影响作物产量。然而，温室温度受太阳辐射、室外气象等多因素非线性作用，传统CFD（计算流体力学）模拟存在建模复杂、实时性差等缺陷，而现有机器学习研究多局限于单一算法或短时预测。如何建立兼顾长短期预测精度、适应复杂气候变化的温度模型，成为设施农业优化的关键瓶颈。

沈阳农业大学的研究团队以该校实验基地的草莓温室为对象，创新性地构建了覆盖21个时间尺度（15分钟至24小时）的预测体系。研究通过5折交叉验证对比GRU（门控循环单元）、LSTM（长短期记忆网络）、RF（随机森林）、SVR（支持向量回归）和MLR（多元线性回归）的性能，首次系统揭示了不同算法在跨时间尺度预测中的适用性边界。

研究采用ADCON温度传感器和TRM-ZSF气象站采集20天数据（2023年3月），通过VIF（方差膨胀因子）筛选消除变量多重共线性，最终确定时间、相对湿度、室外温度等6个核心特征。关键技术包括：1）基于网格搜索的自动超参数优化；2）按时间顺序划分训练集（65%）与测试集（35%）以模拟实际预测场景；3）采用MAE、RMSE、R²等5项指标综合评价。

3.1 相关系数分析
通过热图与VIF值双重筛选，剔除土壤温度等8个高相关性变量，使特征间VIF值从541.77降至25.91，有效解决多重共线性问题。

3.3.1 预测性能
GRU在15分钟预测中R²达0.991（MAE=0.6246），显著优于RF（R²=0.989）和SVR（R²=0.991）。在1440分钟预测中，GRU保持R²=0.992，而MLR性能骤降至R²=0.264，证实线性模型对长期非线性关系的局限性。

3.3.2 模型验证
选取3月6日（平稳气候）和19日（剧烈波动）数据验证，GRU在极端天气下仍保持R²>0.99，而RF和SVR在720分钟预测中误差增加184%-200%。

3.3.3 模型拟合分析
GRU训练集与测试集R²差距仅0.1%，其Dropout(0.1)机制和简化门控结构（仅更新门/重置门）有效抑制过拟合，训练效率较LSTM提升40%。

该研究突破性地证明GRU在温室温度预测中的跨时间尺度优势：1）短期预测（15分钟）RMSE较LSTM降低12.3%；2）长期预测（1440分钟）R²提升至0.992，误差波动幅度仅为RF的1/3。其创新性体现在：首次实现21个时间步长的系统对比，为不同管理场景（如短时通风调节与长期供暖规划）提供算法选择依据；GRU的简化结构使其训练时间（28分钟）较LSTM（87分钟）大幅缩短，更适用于资源受限的嵌入式控制系统。研究成果发表于《Smart Agricultural Technology》，为设施农业数字化转型提供了兼具理论深度与实践价值的解决方案。

转载请注明：可思数据 » 机器学习算法预测日光温室室内温度的对比分析与实用方法：基于GRU模型的跨时间尺度优化研究

免责声明：本站来源的信息均由网友自主投稿和发布、编辑整理上传，或转载于第三方平台，对此类作品本站仅提供交流平台，不为其版权负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本站联系，我们将及时更正、删除，谢谢。联系邮箱：elon368@sina.com