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科学家开发混合气候学习系统,为智能农场提供更准确的天气预报

前瞻网    2021-09-03 20:34

 

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致力于研究智能灌溉系统的研究人员,已经研发出一种方法,可以从特定日期前一周提供的天气预报中,选择最准确的天气预报

凯恩斯詹姆斯-库克大学(JCU)的物联网研究员Eric Wang博士说,每个农民都希望获得准确的、完美的天气预报,但其实准确的预报对于技术,特别是物联网(IoT)技术来说更加重要。

Eric Wang博士补充道,在农业方面,物联网涉及到智能设备,包括灌溉设备。在灌溉方面,需要考虑大量的信息,如特定作物的需求,其当前的生长阶段,土壤湿度,当然还有天气。研究人员一直在寻找超越标准天气预报的方法,如气象局(BOM)的七天预报,以帮助农民和智能系统决定他们今天是否需要灌溉。

博士生Neethu Madhukumar设计了一个混合气候学习系统(HCLM),该系统在提高降雨预报的精确度方面获得进步。她解释道,你也许认为最接近该日的预测将是最可靠的,但并非如此。人工神经网络系统需要理清所有数据背后的关系,以选择最佳的预测。

首先,一个基于概率的网络系统评估了不同降雨模式的多种预测。然后,一个深度学习的神经网络系统会重新处理这些预测,以获得对第二天的更准确的预测。

通过上传123,640条数据,来训练这个混合系统,这些数据代表了澳大利亚六个主要气候区的10个站点在两年内的气象局预测和天气数据。结果显示,在相同的气候区范围内测试系统时,混合系统的表现优于气象局的气候模型和其他三个实验系统,其预测的错误最少。

Madhukumar还认为,这个系统是第一个将气候模型、概率网络和深度学习神经网络结合起来的系统。

该研究已发表在IEEE物联网杂志上。

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