崔玉萍，席雪琴

（武威職業(yè)學(xué)院 甘肅 武威 733000）

0 引言

日光溫室作為一種現(xiàn)代化生產(chǎn)技術(shù)，通過(guò)在溫室內(nèi)創(chuàng)造適宜的生長(zhǎng)環(huán)境，可以實(shí)現(xiàn)溫室作物的高產(chǎn)、高質(zhì)量和全年無(wú)間斷生產(chǎn)。 為了確保溫室內(nèi)部環(huán)境的穩(wěn)定和作物的健康生長(zhǎng)，需要對(duì)溫室進(jìn)行精確的監(jiān)測(cè)和控制。 傳統(tǒng)的溫室終端控制系統(tǒng)往往采用固定規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)判斷進(jìn)行控制，存在著一定的局限性。

智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠利用大量的溫室環(huán)境數(shù)據(jù)，通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室環(huán)境的智能化控制。 通過(guò)對(duì)溫室內(nèi)部環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)采集和處理，結(jié)合智能數(shù)據(jù)挖掘算法，可以實(shí)現(xiàn)溫室內(nèi)部環(huán)境的精確控制和能源消耗的優(yōu)化，提高溫室的生產(chǎn)效率和資源利用效率。

1 日光溫室終端控制系統(tǒng)的基本功能和組成

日光溫室終端控制系統(tǒng)是指用于監(jiān)測(cè)和控制日光溫室內(nèi)部環(huán)境的一套綜合性系統(tǒng)。 其基本功能是實(shí)時(shí)采集溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，并根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)和規(guī)則，自動(dòng)控制溫室內(nèi)的溫度、濕度、光照、二氧化碳（carbon dioxide，CO2）濃度等參數(shù)，以保持作物的適宜生長(zhǎng)條件。 日光溫室終端控制系統(tǒng)的主要組成部分包括傳感器、執(zhí)行器、控制器和人機(jī)交互界面等。

傳感器是日光溫室終端控制系統(tǒng)中的重要組成部分，用于實(shí)時(shí)采集溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)。 常見(jiàn)的傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器、CO2傳感器等。 溫度傳感器用于測(cè)量溫室內(nèi)的溫度變化，濕度傳感器用于測(cè)量溫室內(nèi)的濕度水平，光照傳感器用于測(cè)量溫室內(nèi)的光照強(qiáng)度，CO2傳感器用于測(cè)量溫室內(nèi)的CO2濃度。 傳感器通過(guò)將環(huán)境參數(shù)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，并傳輸給控制器進(jìn)行處理和分析。

執(zhí)行器是日光溫室終端控制系統(tǒng)中的另一個(gè)重要組成部分，用于根據(jù)控制器的指令，調(diào)節(jié)溫室內(nèi)的環(huán)境條件。常見(jiàn)的執(zhí)行器包括加熱器、通風(fēng)設(shè)備、遮陽(yáng)網(wǎng)、噴灌設(shè)備等。 加熱器用于調(diào)節(jié)溫室內(nèi)的溫度，通風(fēng)設(shè)備用于控制溫室內(nèi)的通風(fēng)量，遮陽(yáng)網(wǎng)用于調(diào)節(jié)溫室內(nèi)的光照強(qiáng)度，噴灌設(shè)備用于控制溫室內(nèi)的濕度水平。 執(zhí)行器通過(guò)接收控制器發(fā)送的指令，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室環(huán)境的調(diào)節(jié)。

控制器是日光溫室終端控制系統(tǒng)的核心部分，負(fù)責(zé)對(duì)采集到的環(huán)境參數(shù)進(jìn)行處理和分析，并根據(jù)設(shè)定的控制策略，生成相應(yīng)的控制指令。 控制器通常由微處理器、存儲(chǔ)器和控制算法等組成。 微處理器用于處理和分析采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)控制策略和歷史數(shù)據(jù)，控制算法根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)和設(shè)定的目標(biāo)，生成相應(yīng)的控制指令［1］。

人機(jī)交互界面是日光溫室終端控制系統(tǒng)中用于與操作人員進(jìn)行交互的界面。 人機(jī)交互界面通常包括顯示屏、按鍵、指示燈等。 通過(guò)人機(jī)交互界面，操作人員可以查看溫室內(nèi)部環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，設(shè)置控制策略和參數(shù)，監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并進(jìn)行報(bào)警和故障排除等操作。

2 智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和算法

2.1 智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日光溫室終端控制系統(tǒng)中具有多方面的優(yōu)勢(shì)。 首先，它能夠?qū)Υ罅康臏厥噎h(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確地分析，揭示其中的規(guī)律、趨勢(shì)和異常情況，為決策提供支持和預(yù)測(cè)能力。 其次，智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)處理和分析溫室環(huán)境數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)能夠及時(shí)調(diào)整和響應(yīng)，維持適宜的溫室內(nèi)環(huán)境條件。 此外，通過(guò)建立模型和算法，智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以自動(dòng)分析和判斷溫室內(nèi)環(huán)境狀態(tài)，并根據(jù)設(shè)定的控制策略自動(dòng)調(diào)節(jié)相關(guān)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的決策能力，提高系統(tǒng)的效率和精確性。 再次，智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以綜合考慮多個(gè)環(huán)境參數(shù)之間的關(guān)系，進(jìn)行多因素優(yōu)化，以提高溫室環(huán)境的控制效果和資源利用效率。 最后，該技術(shù)還能監(jiān)測(cè)和分析溫室終端控制系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障和異常情況，并提供預(yù)警信息，有助于及時(shí)采取措施修復(fù)故障，避免對(duì)作物造成損失。智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日光溫室終端控制系統(tǒng)中的應(yīng)用具有重要的優(yōu)勢(shì)。

2.2 常用的智能數(shù)據(jù)挖掘算法

智能數(shù)據(jù)挖掘算法是應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一類(lèi)算法，用于從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息、模式和知識(shí)。 在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，常用的智能數(shù)據(jù)挖掘算法包括以下幾種：

（1）決策樹(shù)算法。 決策樹(shù)算法是一種基于樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的分類(lèi)與回歸分析方法。 它通過(guò)對(duì)特征進(jìn)行劃分，構(gòu)建一棵樹(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)或回歸預(yù)測(cè)。 在溫室環(huán)境中，可以利用決策樹(shù)算法對(duì)溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)進(jìn)行分類(lèi)，判斷當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)并作出相應(yīng)的調(diào)控決策。

（2）支持向量機(jī)算法。 支持向量機(jī)算法是一種用于分類(lèi)和回歸分析的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。 它通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)或回歸預(yù)測(cè)。 在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，支持向量機(jī)算法可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的特征，建立一個(gè)分類(lèi)模型，用于預(yù)測(cè)和優(yōu)化溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)。

（3）樸素貝葉斯算法。 樸素貝葉斯算法是一種基于貝葉斯定理的分類(lèi)算法，它假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。 在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，樸素貝葉斯算法可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的特征和類(lèi)別信息，計(jì)算每個(gè)特征對(duì)于某個(gè)類(lèi)別的概率，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室環(huán)境參數(shù)的分類(lèi)和預(yù)測(cè)［2］。

（4）隨機(jī)森林算法。 隨機(jī)森林算法是一種基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)方法，它通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)，然后綜合它們的結(jié)果來(lái)進(jìn)行分類(lèi)或回歸預(yù)測(cè)。 在溫室環(huán)境中，隨機(jī)森林算法可以結(jié)合多個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

（5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 它通過(guò)多個(gè)神經(jīng)元之間的連接和權(quán)重調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用于建立模型，對(duì)溫室環(huán)境參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化。

3 日光溫室終端控制系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)采集和處理

3.1 傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備的選擇和部署

在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集是實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測(cè)和控制的基礎(chǔ)，而傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備的選擇和部署是確保數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確性和全面性的重要環(huán)節(jié)。

在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，常見(jiàn)的傳感器選擇包括溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器、CO2傳感器。 溫度傳感器常用的類(lèi)型有熱電偶和熱敏電阻，用于測(cè)量溫室內(nèi)的溫度變化。 濕度傳感器常見(jiàn)的類(lèi)型有電容式濕度傳感器和電阻式濕度傳感器，用于測(cè)量溫室內(nèi)的濕度水平。 光照傳感器常用的類(lèi)型包括光敏電阻和光電二極管，用于測(cè)量溫室內(nèi)的光照強(qiáng)度，幫助判斷光合作用的條件。 CO2傳感器可采用非分散紅外（ Nondispersive Infrared Spectroscopy ，NDIR）傳感器和化學(xué)吸附傳感器，用于測(cè)量溫室內(nèi)的CO2濃度，幫助調(diào)節(jié)通風(fēng)和通氣系統(tǒng)。 濕度傳感器用于測(cè)量土壤的濕度水平，幫助決定灌溉的時(shí)機(jī)和水量。 此外，根據(jù)具體需求還可以選擇其他傳感器，如風(fēng)速傳感器用于測(cè)量溫室內(nèi)的風(fēng)速，PH 傳感器用于測(cè)量土壤的酸堿度。 選擇適合的傳感器能夠提供準(zhǔn)確的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，為溫室終端控制系統(tǒng)的優(yōu)化和調(diào)節(jié)提供可靠的基礎(chǔ)。

在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，傳感器的部署是十分關(guān)鍵的步驟。 對(duì)于溫度和濕度傳感器，應(yīng)根據(jù)溫室內(nèi)的布局和環(huán)境特點(diǎn)選擇合適的位置，可以將傳感器均勻分布在不同高度和位置的區(qū)域，確保全面覆蓋并避免局部溫度和濕度的誤差。 光照傳感器的部署需要選擇代表性的位置，可以將傳感器放置在溫室內(nèi)的中心位置或靠近重要作物的位置，以獲取溫室內(nèi)的光照強(qiáng)度情況。 CO2傳感器的位置選擇應(yīng)考慮溫室內(nèi)的空氣流動(dòng)情況和CO2濃度的變化趨勢(shì)，通常可以將傳感器放置在溫室內(nèi)部的中心位置或高處，以獲取更準(zhǔn)確的CO2濃度數(shù)據(jù)。 濕度傳感器的部署需要根據(jù)農(nóng)作物的種植方式和灌溉系統(tǒng)的布置情況，在不同的土壤深度和根系范圍內(nèi)安裝傳感器，以獲得土壤濕度的均衡分布情況［3］。 通過(guò)合理的傳感器部署，可以獲得準(zhǔn)確而全面的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，為溫室終端控制系統(tǒng)的優(yōu)化和調(diào)節(jié)提供可靠的基礎(chǔ)。

在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集設(shè)備起著關(guān)鍵的作用。 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備包括數(shù)據(jù)記錄器、數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備。 數(shù)據(jù)記錄器用于接收和存儲(chǔ)傳感器采集到的數(shù)據(jù)，它可以是數(shù)據(jù)采集器、可編程邏輯控制器（programmable logic controller，PLC）等。 這些設(shè)備能夠接收傳感器的輸出信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。 數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備用于將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理和分析的平臺(tái)，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備包括以太網(wǎng)、Wi-Fi、藍(lán)牙等。 通過(guò)這些傳輸設(shè)備，采集到的數(shù)據(jù)可以快速、可靠地傳輸?shù)竭h(yuǎn)程服務(wù)器或數(shù)據(jù)處理平臺(tái)進(jìn)行進(jìn)一步的處理和分析。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備用于長(zhǎng)期存儲(chǔ)和備份采集到的數(shù)據(jù)，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備包括云服務(wù)器、本地服務(wù)器、硬盤(pán)等。 這些存儲(chǔ)設(shè)備能夠安全地存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，并提供數(shù)據(jù)的可靠性和可訪問(wèn)性。 通過(guò)合理選擇和配置數(shù)據(jù)采集設(shè)備，可以確保溫室內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采集和可靠存儲(chǔ)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供有力支持。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取方法

在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取是對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析的重要步驟。

數(shù)據(jù)預(yù)處理涉及數(shù)據(jù)清洗、平滑、標(biāo)準(zhǔn)化和聚合等步驟，目的是消除異常值、缺失值和噪聲，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。 通過(guò)數(shù)據(jù)清洗，可以去除不一致或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)；平滑技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)中的噪聲，使趨勢(shì)更加明顯；標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相似尺度和分布的形式；聚合方法可以將數(shù)據(jù)按時(shí)間段或空間范圍進(jìn)行匯總，減少數(shù)據(jù)量。 特征提取是從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取有用信息的過(guò)程。 常見(jiàn)的特征包括統(tǒng)計(jì)特征（如均值、方差）、頻域特征（如頻譜分析）、時(shí)間序列特征（如趨勢(shì)和周期性）以及物理特征（如植物生長(zhǎng)指標(biāo)）。 這些特征能夠表達(dá)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息和趨勢(shì)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供可靠基礎(chǔ)。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，可以降低數(shù)據(jù)的維度，提取出代表性特征，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析過(guò)程，幫助用戶更好地理解溫室環(huán)境狀態(tài)，并作出相應(yīng)的控制和調(diào)整決策。

3.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理策略

在日光溫室終端控制系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理策略是確保數(shù)據(jù)安全性和可訪問(wèn)性的關(guān)鍵。 選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)，如云服務(wù)器、本地服務(wù)器或硬盤(pán)，以滿足存儲(chǔ)需求。 定期進(jìn)行數(shù)據(jù)備份，采用鏡像、冗余存儲(chǔ)或增量備份等方式，以防止數(shù)據(jù)丟失和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)恢復(fù)。 保障數(shù)據(jù)安全性，采取數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制和防火墻等安全措施，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和數(shù)據(jù)泄露。 實(shí)施有效的數(shù)據(jù)管理和索引策略，建立合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和索引，清理和整理數(shù)據(jù)，提高查詢效率和系統(tǒng)性能。 確保數(shù)據(jù)備案和合規(guī)性，遵守相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，包括隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)保留期限和數(shù)據(jù)使用政策等方面［4］。 通過(guò)合理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理策略，能夠保證數(shù)據(jù)的安全性、完整性和可用性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供可靠的基礎(chǔ)。

4 智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日光溫室終端控制中的應(yīng)用

4.1 溫室環(huán)境參數(shù)的預(yù)測(cè)和優(yōu)化

智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日光溫室終端控制中的應(yīng)用之一是溫室環(huán)境參數(shù)的預(yù)測(cè)和優(yōu)化。 通過(guò)對(duì)歷史環(huán)境數(shù)據(jù)和作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的分析，智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的溫室環(huán)境參數(shù)，并通過(guò)優(yōu)化算法進(jìn)行環(huán)境參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)，以提供最佳的生長(zhǎng)環(huán)境。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過(guò)對(duì)歷史環(huán)境數(shù)據(jù)的分析，識(shí)別出溫室環(huán)境參數(shù)與作物生長(zhǎng)之間的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律。 例如，可以發(fā)現(xiàn)溫度、濕度、光照和CO2濃度等參數(shù)對(duì)作物生長(zhǎng)的影響程度以及它們之間的相互作用關(guān)系。 基于以上分析結(jié)果，可以建立預(yù)測(cè)模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或統(tǒng)計(jì)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的溫室環(huán)境參數(shù)。 通過(guò)預(yù)測(cè)模型，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)變化。 當(dāng)環(huán)境參數(shù)偏離預(yù)期范圍時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)進(jìn)行調(diào)整，通過(guò)控制溫室終端設(shè)備（如通風(fēng)系統(tǒng)、加熱系統(tǒng)和灌溉系統(tǒng)）來(lái)優(yōu)化環(huán)境條件。例如，在預(yù)測(cè)到高溫的情況下，系統(tǒng)可以自動(dòng)開(kāi)啟通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行降溫，以保持溫室內(nèi)的適宜溫度。 如此可以實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)優(yōu)化和調(diào)節(jié)，為作物的生長(zhǎng)提供最佳的環(huán)境條件。 智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以通過(guò)對(duì)溫室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)的分析，提取關(guān)鍵特征和趨勢(shì)，幫助農(nóng)戶進(jìn)行種植決策和規(guī)劃。 例如，可以分析不同作物對(duì)溫度、濕度和光照要求的差異，根據(jù)作物差異進(jìn)行種植的選擇和優(yōu)化。 同時(shí)，可以根據(jù)溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)作物的生長(zhǎng)狀況和產(chǎn)量，從而進(jìn)行市場(chǎng)供應(yīng)和銷(xiāo)售的決策。

智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日光溫室終端控制中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和優(yōu)化調(diào)節(jié)，提供最佳的生長(zhǎng)環(huán)境。 這有助于提高作物的產(chǎn)量和品質(zhì)，并幫助農(nóng)戶進(jìn)行決策和規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)溫室可持續(xù)發(fā)展。

4.2 能源消耗的分析和優(yōu)化

智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日光溫室終端控制中的另一個(gè)應(yīng)用是對(duì)能源消耗的分析和優(yōu)化。 溫室的能源消耗包括供暖、通風(fēng)、照明等方面，而智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過(guò)對(duì)能源數(shù)據(jù)的分析，提供洞察和決策支持，以實(shí)現(xiàn)能源的有效利用和節(jié)約。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)歷史能源消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別出能源消耗與溫室環(huán)境參數(shù)、天氣條件等因素之間的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律。 通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的能源消耗情況，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行能源的合理分配和調(diào)節(jié)。 智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過(guò)對(duì)能源消耗數(shù)據(jù)的挖掘，提取能源消耗的關(guān)鍵特征和趨勢(shì)。 例如，可以分析不同溫室區(qū)域的能源消耗差異，發(fā)現(xiàn)能源消耗的高峰和低谷時(shí)段，識(shí)別能源消耗的異常情況等。 基于這些分析結(jié)果，可以采取相應(yīng)的優(yōu)化策略，如調(diào)整供暖系統(tǒng)的工作時(shí)間、優(yōu)化通風(fēng)系統(tǒng)的運(yùn)行策略，以降低能源消耗并提高能源利用效率［5］。 另外，智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以與其他技術(shù)結(jié)合，如建模和優(yōu)化算法，以實(shí)現(xiàn)能源消耗的最優(yōu)化。 通過(guò)基于模型的優(yōu)化方法，可以在滿足作物生長(zhǎng)需求的前提下，最大限度地減少能源消耗。 例如，可以建立優(yōu)化模型，考慮作物的生長(zhǎng)特性、能源成本和溫室內(nèi)外的環(huán)境條件，通過(guò)模型求解來(lái)確定最佳的能源消耗策略。

智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日光溫室終端控制中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)對(duì)能源消耗的分析和優(yōu)化。 通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)能源消耗、提取關(guān)鍵特征和趨勢(shì)，以及采用優(yōu)化策略和算法，可以實(shí)現(xiàn)能源的有效利用和節(jié)約。 有助于降低溫室運(yùn)行成本，提高能源利用效率，并減少對(duì)環(huán)境的影響，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

5 結(jié)論與展望

綜上所述，智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在日光溫室終端控制系統(tǒng)中的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)溫室環(huán)境參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和優(yōu)化調(diào)節(jié)，從而提供最佳的生長(zhǎng)環(huán)境，促進(jìn)作物產(chǎn)量和品質(zhì)的提高。 通過(guò)合理選擇和部署傳感器及數(shù)據(jù)采集設(shè)備，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化提供基礎(chǔ)。 智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可應(yīng)用于溫室環(huán)境參數(shù)的預(yù)測(cè)和優(yōu)化。 此外，根據(jù)對(duì)能源消耗數(shù)據(jù)的挖掘和分析，結(jié)合節(jié)能策略和算法，可以降低能源的浪費(fèi)和成本，實(shí)現(xiàn)溫室能源的有效利用。 未來(lái)的研究可以探索更先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘算法和方法，提高溫室環(huán)境參數(shù)的預(yù)測(cè)精度和優(yōu)化效果。