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基于物联网技术的土壤墒情监测系统应用研究
被引量:
4
1
作者
张金娜
《农机化研究》
北大核心
2024年第7期212-215,共4页
针对我国农业用水效率较低问题,基于物联网技术对土壤墒情监测系统进行应用研究,旨在根据土壤的墒情状态制定农田灌溉方案,达到节水的目的。该系统主要组成包括感知层、网络层和应用层。为了对土壤墒情进行准确的预测,采用物联网技术对...
针对我国农业用水效率较低问题,基于物联网技术对土壤墒情监测系统进行应用研究,旨在根据土壤的墒情状态制定农田灌溉方案,达到节水的目的。该系统主要组成包括感知层、网络层和应用层。为了对土壤墒情进行准确的预测,采用物联网技术对土壤墒情进行监测,并建立BP神经网络模型进行土壤墒情预测。为了验证该监测系统的性能,采用实际的土壤墒情数据对系统进行训练并验证,结果表明:系统可以对土壤墒情进行准确的预测。
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关键词
农田灌溉
物联网技术
土壤墒情监测系统
墒情预测
BP神经网络
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职称材料
题名
基于物联网技术的土壤墒情监测系统应用研究
被引量:
4
1
作者
张金娜
机构
郑州财税金融职业学院
出处
《农机化研究》
北大核心
2024年第7期212-215,共4页
基金
河南省社会科学界联合会调研课题(SKL-2019-2141)。
文摘
针对我国农业用水效率较低问题,基于物联网技术对土壤墒情监测系统进行应用研究,旨在根据土壤的墒情状态制定农田灌溉方案,达到节水的目的。该系统主要组成包括感知层、网络层和应用层。为了对土壤墒情进行准确的预测,采用物联网技术对土壤墒情进行监测,并建立BP神经网络模型进行土壤墒情预测。为了验证该监测系统的性能,采用实际的土壤墒情数据对系统进行训练并验证,结果表明:系统可以对土壤墒情进行准确的预测。
关键词
农田灌溉
物联网技术
土壤墒情监测系统
墒情预测
BP神经网络
Keywords
farm
irrigation
internet
of
things
technology
soil moisture
monitoring
system
soil moisture
predict
BP
neural
network
model
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物联网技术的土壤墒情监测系统应用研究
张金娜
《农机化研究》
北大核心
2024
4
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