WSN与ELM算法：温室环境预测新方法

"本文提出了一种利用无线传感器网络(WSN)和基于内核的极限学习机(KELM)的温室微气候预测模型，旨在解决快速预测温室环境温度和湿度的问题。通过WSN节点实时采集数据，利用ELM和KELM算法进行高效训练和预测，显著提升了预测速度，同时保持了高精度。与传统的反向传播(BP)、Elman和支持向量机(SVM)模型相比，该方法在训练时间上有明显优势。" 在现代农业气象学中，温室内的微气候控制至关重要，因为它直接影响作物生长和产量。无线传感器网络因其自我适应性、鲁棒性和成本效益，成为了监测和控制温室环境的有效工具。然而，随着对实时监控和快速响应的需求增加，传统的预测模型如基于神经网络的BP、Elman以及SVM等在处理大量高频数据时显得力不从心。 极限学习机(ELM)是一种高效的单层前馈神经网络训练算法，其主要优点在于训练速度快、泛化能力强。它通过随机初始化隐藏层节点权重，仅需一次线性求解即可确定输出权重，大大减少了计算复杂度。在此基础上，KELM引入了内核函数，将非线性映射引入到输入空间，进一步提高了模型的预测能力，尤其适用于处理复杂的非线性问题，如温室环境中的多变量动态变化。 本文的研究中，作者在南京的一个实际温室环境中，利用WSN节点收集室内的温度和湿度数据。通过对比实验，表明了基于ELM和KELM的预测模型在训练速度上的显著优势，分别比BP、Elman和SVM模型快了数十倍。同时，尽管训练速度快，但模型的预测精度并未因此降低，验证了其在温室微气候预测中的有效性。 未来的研究方向可能包括深入探究如何优化ELM和KELM的参数设置，以进一步提升预测性能；同时，可以考虑集成更多环境因素，如光照、CO2浓度等，以构建更全面的温室环境预测模型。此外，如何将这种方法扩展到大规模的WSN网络，以及如何实现预测模型的实时更新和动态调整，也是值得探讨的问题。这将有助于推动农业自动化和智能化的发展，对提高农业生产效率和农作物质量具有重要意义。