设计一个改进的基于图形的模型,集成LSTM,LoRaWAN和区块链,用于智能农业

科学领域:

• 农业工程 农业工程
• 计算机科学 计算机科学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 传统的灌方法效率低下,导致浪费水和低于最佳的作物产量.
• 智能农业需要实时的适应能力和安全的数据管理,这是传统方法所缺乏的.

研究的目的:

• 设计和实施一个综合系统,以优化灌和提高作物用水效率.
• 利用人工智能,物联网和区块链进行实时的土壤水分监测,预测和自动灌.

主要方法:

• 利用长短期记忆 (LSTM) 网络进行土壤湿度预测 (MAE为0.02 m3/m3).
• 部署了配备LoRaWAN技术的物联网传感器,用于低功耗,远程,低延迟的监控.
• 实现了一个授权的区块链 (Hyperledger Fabric) 以实现安全和不可变的数据管理.
• 应用深度Q学习 (一种强化学习技术) 以优化灌时间安排.

主要成果:

• 在实地试验中,减少了20%的用水量,提高了12%的作物产量.
• 证明了高效的实时监控,传感器电池寿命超过5年,数据延迟低于5秒.
• 通过区块链确保数据完整性和安全性,每秒支持1000笔交易.

结论:

• 集成的AI,物联网和区块链系统显著提高了灌效率和作物产量.
• 该系统为现代农业资源管理提供了可持续和准确的解决方案.
• 这种创新方法解决了智能农业的关键挑战,促进了生产力和环境管理.