基于改进肖维涅算法的温室环境数据监测系统设计综述报告.docx

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引言：
温室种植技术已经成为了现代农业领域中的重要发展方向，具有节能、减排、高产、高质等优势，已经得到广泛的应用。温室环境数据监测系统对保证温室生产环境、掌握环境动态变化有重要意义。目前，温室环境监测技术已经取得了很大的进展，并且有很多相关技术可供选择。其中，改进肖维涅算法是一种比较常见的技术，本文主要是对于基于改进肖维涅算法的温室环境数据监测系统进行了相关研究与分析，并进行了综述。
一、温室环境监测系统设计原理
　　为了实现准确、高效、快捷的温室环境监测，需要设计一个完整的监测系统。目前主要的监测系统结构为多端口结构。主节点通过总线连接多个从节点，通过询问的方式实时获得各个从节点的数据。所谓主从模式，是指通过主要节点来控制所有的从属设备(从节点)的过程。这样整个系统就不仅快捷而且有效地收集温室环境的相关数据。
　　温室环境数据监测系统会对温室控制系统进行整合，计算温室的室内环境温度、湿度和光照强度等各项参数。其中，智能数据传输模块是温室环境数据监测系统中的关键模块，能够通过传输数据完成对温室环境参数的采集。
　　具体实现步骤如下：
1、采集温室中的花卉生长状态、环境气温及湿度、风力等传感器数据；
2、利用数据综合分析方法，精准计算出温室内气温、湿度、二氧化碳浓度和光照等参数；
3、实时将采集到的数据传输到监测终端。
二、关于肖维涅算法的讲解
肖维涅算法是一种优秀的最优化方法，它建立在充分利用去除相互依赖的算法优化基础上的梯度法之上，使用的梯度法是计算梯度向量的变体。它的基本思想是利用梯度向量来确定未知参数的值。
其中，肖维涅算法的核心思想是建立一个数学模型来确定温室环境变量值，通过建立数学模型将复杂的温室环境动态变化过程转化为梯度函数计算的优化问题，并对温室环境可控参数进行全局最优化寻求，从而获得温室环境动态变化规律。
三、基于肖维涅算法的温室环境数据监测系统的设计方法
1、设计数据采集系统
在构建温室环境数据监测系统之前，需要先设计数据采集系统。数据采集系统是一个传感器网络，它可以采集温室环境中的温度、湿度、光照强度以及二氧化碳浓度等参数。采集到的数据通过串口和以太网等方式传输到温室环境数据监测系统处理。
2、设计数据处理模块
温室环境数据监测系统需要收集温室环境变量，使用肖维涅算法进行温室环境变量的优化计算。优化的目标函数是衡量温室环境变量对目标生长过程的要求。系统通过分析和处理温室环境数据，添加其他组件参数，提取主要环境因素，然后根据目标函数确定优化变量，介绍和分析肖维涅算法的方法及其改进算法。
3、设计数据显示模块
温室环境数据监测系统不仅需要采集和处理数据，而且需要显示处理结果。通过设计数据显示模块，可以通过前端界面，实时的显示温室环境数据和温室环境变量以及处理结果。数据显示模块可以采用Web页面的方式进行设计，更具人性化的方式更加方便和快捷地查看数据，提高温室管理的效率。
四、模块优化
为了提高温室环境数据监测系统的计算效率和精度，还可以进行优化。
1、数据采样率优化
对于温室环境数据监测系统来说，采集温室环境变量的精度直接影响到后续数据处理质量。提高数据采样率可以获得更精确的数据，但也可能会导致传感器精度下降和数据处理量的增加。因此，需要根据实际需要选择采样率。
2、肖维涅算法优化
肖维涅算法可以通过对梯度向量的一系列改进来提高计算效率。一种方法是采用自适应加速法，在迭代过程中自适应的修改梯度向量的尺度，从而加速计算。另外一种方法是使用二阶方法计算梯度向量来提高计算精度。
3、监控模块优化
监控模块可以通过对传感器分布和数据通信方式的优化来提高系统的监控精度和网络稳定性。例如，可以采用虚拟网格分区的方式对传感器进行分布，利用动态路由技术来确定数据通信路径，从而提高系统的监控精度和可靠性。
五、结论
本文基于改进肖维涅算法的温室环境数据监测系统进行了相关研究和综述。通过设计数据采集系统、数据处理模块和数据显示模块来实现温室环境数据的监测和管理。为了提高系统的计算效率和精度，可以进行数据采样率优化、肖维涅算法优化和监控模块优化等工作。温室环境数据监测系统可以帮助农民更好的管理自己的温室，增加温室生产的利润，提高农民的经济收益。