基于 LSTM 的带离散输入的模型预测控制用于灌溉调度
系统与控制
2021-12-14 v1 系统与控制
摘要
从植物品质与水资源节约的角度，开发精心设计的灌溉调度方法是可取的。本文针对灌溉调度开发了一种带离散执行器的模型预测控制（MPC），其中使用土壤-水-大气系统的长短期记忆（LSTM）模型来评估在最小化总耗水量与灌溉成本的同时确保作物最优水分吸收的目标。该框架中采用涉及 sigmoid 函数的启发式方法以提升调度器的计算效率。该调度方案应用于均质与空间变异农田，结果表明带离散执行器的基于 LSTM 的 MPC 能够给出符合灌溉实践典型特征的最优或近最优灌溉调度。
引用
@article{arxiv.2112.06352,
title = {LSTM-based model predictive control with discrete inputs for irrigation scheduling},
author = {Bernard T. Agyeman and Soumya R. Sahoo and Jinfeng Liu and Sirish L. Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.06352},
year = {2021}
}