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摘要：本发明公开了一种基于物联网的温室大棚温湿度控制方法及系统，涉及物联网技术领域，包括，通过多传感器持续采集环境数据，上传至边缘计算设备并进行初步处理；使用多模态数据融合算法，将多传感器的环境数据融合成高质量环境数据；构建智能温湿度预测模型，预测未来一段时间内的温湿度变化趋势；根据预测结果，生成相应的控制决策；根据生成的控制决策，通过边缘计算设备控制温室内的设备。本发明通过构建智能预测模型，利用多层次的神经网络结构进行预测，从而实现了对未来温湿度趋势的精准预测，达到了提前预警环境变化、提高温室管理效率的效果。

主权项：1.一种基于物联网的温室大棚温湿度控制方法，其特征在于：包括，通过多传感器持续采集环境数据，上传至边缘计算设备并进行初步处理；使用多模态数据融合算法，将多传感器的环境数据融合成高质量环境数据；构建智能温湿度预测模型，预测未来一段时间内的温湿度变化趋势；根据预测结果，生成相应的控制决策；根据生成的控制决策，通过边缘计算设备控制温室内的设备；所述环境数据包括温湿度、光照强度和CO2浓度；所述初步处理包括采用基于统计的方法识别并移除异常值，采用线性插值方法填补空缺值；使用多模态数据融合算法，将多传感器的环境数据融合成高质量环境数据包括以下步骤，构建Transformer模型，将初步处理后的数据进行特征提取，形成特征向量，并为每种类型的数据添加位置信息；采用多头注意力机制，计算每个注意力头的查询矩阵、键矩阵和值矩阵，使用注意力计算公式计算注意力得分；使用softmax函数对注意力得分进行归一化，得到注意力权重；使用注意力权重对值矩阵进行加权求和，得到每个注意力头的输出；将所有注意力头的输出拼接起来，并通过一个全连接层得到最终的注意力输出向量；应用前馈神经网络，通过全连接层对最终的注意力输出进行进一步处理；将最终的注意力输出向量与对最终的注意力输出进行进一步处理结果进行残差连接，并对残差连接的结果进行层规范化，得到融合后的高质量环境数据；构建智能温湿度预测模型，预测未来一段时间内的温湿度变化趋势，表达式为： ；其中，为未来时刻的温湿度变化趋势预测值，为经过层规范化处理的特征向量，为第个全连接层的权重向量，为的转置，为第个全连接层的多项式系数，为第个全连接层的偏置项，为第个全连接层的常数项，为第个全连接层的指数系数，n为全连接层的数量，ReLU为激活函数。

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