基于LSTM神经网络的温室气候环境因子预测

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摘    要：目前溫室气候环境中，环境监测数据只能反映当前环境状况，无法对温室气候环境变化趋势进行预测。为解决温室气候环境控制效果差的问题，采用基于LSTM神经网络的温室气候环境因子预测方法，将温室中采集的湿度、温度、二氧化碳浓度进行标准化处理后作为历史数据，将90%数据作为训练集，10%数据作为测试集;设置初始参数并建立LSTM预测模型，通过寻找不同的模型参数，不断调整模型的训练精度;利用测试集对LSTM预测模型进行测试验证;为了更好地说明LSTM预测模型的优越性，同时建立了BP神经网络模型以及GRU预测模型。（剩余8172字）

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