杨甘露

(湖南省建筑科学研究院有限责任公司，湖南 长沙 410000)

随着科学技术的发展，传统农业逐渐向智能化、精准化和科学化管理的现代农业转变，要实现农业的智能化和精准化发展，即必须对农田环境进行实时感知和控制，因而农田环境监测具有监测范围广、监测时间长、影响因素多且复杂多变等特点，传统的农业监测设备难以满足上述要求，且普遍存在稳定性差、实时性不高等问题，因而有必要开展农田智慧灌溉控制等相关研究[1-5]。

物联网技术(Internet of Things，简称IOT)是实现现代农业的重要技术支撑，随着相关技术的不断成熟，已在农业、水利等多个领域得到广泛应用[6-10]。物联网技术可以提高农业监测的实时性，但无法对未来一段时间内的灌溉需水量进行准确预测，因此，需要借助一定的技术手段，对监测获得的农田环境基本参数进行处理和分析，从而实现灌溉的科学化管理。遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA)具有全局寻优功能，而Elman神经网络则具有传统神经系统无法比拟的全局稳定性，将两者结合应用，可实现短期内的精准预测[11-13]。

本文拟将GA和Elman神经网络结合应用到智慧灌溉系统中，以期能为提高农业灌溉准确性和稳定性提供借鉴。

1 基于IOT的智慧灌溉控制系统

1.1 LoRa无线通信技术

LoRa无线通信技术是一种低功耗的广域网技术，传输频段为433MHz，传输速率为0.25～50kbps，扩散系数为7～12，主要由终端节点、网关、网络服务器以及应用程序服务器4个部分组成。LoRa无线通信具有低功耗大容量……