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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.36 No.3
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 239 - 246 (8page)
- DOI
- 10.7736/KSPE.2019.36.3.239
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The objective of this study is to investigate a novel temperature and humidity prediction algorithm for smart greenhouse based on the machine learning method. The smart greenhouse is known to increase farm production by automatically controlling temperature and humidity and other factors. However, maintaining constant inside temperature and humidity in the conventional smart greenhouse system is still a problem because of the multiple time delay elements. To solve the problems, prediction control scheme is required. But, since the system is highly nonlinear with the lack of sensory data, predicting accurate temperature and humidity is very challenging. In this paper, the multi-dimensional Long Short-Term Memory networks (LSTMs) is being applied to deal with the unstructured greenhouse environmental data. The designed LSTMs learning model is trained with the 27 dimensional data which comprises of all the greenhouse control parameter and environmental sensory data. The prediction performance was evaluated using the short, mid and long term experiments. Also, the comparison with the conventional recurrent neural networks (RNNs) based prediction algorithm was done using the experimental results and later on discussions.
목차
1. 서론
2. 관련 최근 연구
3. 스마트 그린하우스 시스템
4. 회귀 인공 신경망 기반 온·습도 예측 알고리즘
5. 온·습도 예측 알고리즘 실험 및 성능평가
6. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Rosenzweig, C., Iglesias, A., Yang, X., Epstein, P. R., and Chivian, E., “Climate Change and Extreme Weather Events; Implications for Food Production, Plant Diseases, and Pests,” Global Change and Human Health, Vol. 2, No. 2, pp. 90-104, 2001.
Kim, K.-O., Park, K.-W., Kim, J.-C., Jang, M.-S., and Kim, E.- K., “Establishment of Web-Based Remote Monitoring System for Greenhouse Environment,” The Journal of the Korea institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 6, No. 1, pp. 77-83, 2011.
Kim, J.-M., Moon, S.-J., and Hwang, D.-Y., “A Study on Greenhouse Smart Farm System Based on Wireless Sensor,” Advanced Science Letters, Vol. 24, No. 3, pp. 2041-2045, 2018.
Li, R.-a., Sha, X., and Lin, K., “Smart Greenhouse: A Real-Time Mobile Intelligent Monitoring System Based on WSN”, Proc. of the Wireless Communications and Mobile Computing Conference, pp. 1152-1156, 2014.
Park, J., Choi, J.-H., Lee, Y.-J., and Min, O., “A Layered Features Analysis in Smart Farm Environments,” Proc. of the International Conference on Big Data and Internet of Thing ACM, pp. 169-173, 2017.
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