基于机器学习的高效农田灌溉方法以及系统

专利主权项内容

1.一种基于机器学习的高效农田灌溉方法，其特征在于，所述基于机器学习的高效农田灌溉方法包括：获取农田灌溉设备的设备结构参数集合和灌溉环境参数集合，并将所述设备结构参数集合以及所述灌溉环境参数集合输入预置的初始强化学习模型进行灌溉控制分析，生成所述农田灌溉设备的第一灌溉设备控制参数组合；根据所述第一灌溉设备控制参数组合创建所述农田灌溉设备的维纳过程控制模型，并通过所述维纳过程控制模型生成对应的灌溉设备状态变化数据；基于预置的灌溉控制模型对所述灌溉设备状态变化数据进行控制参数组合分析，得到第二灌溉设备控制参数组合；通过所述第二灌溉设备控制参数组合对所述农田灌溉设备进行灌溉控制，并对所述农田灌溉设备进行稳态概率密度函数求解，得到稳态概率分布数据；根据所述稳态概率分布数据对所述农田灌溉设备进行控制性能评估，得到多个灌溉设备性能评价指标；根据所述多个灌溉设备性能评价指标对所述初始强化学习模型进行模型参数优化，得到目标强化学习模型，并通过所述目标强化学习模型对所述农田灌溉设备进行故障处理分析和参数组合预测，得到目标灌溉设备控制参数组合。