基于KNN-SVM算法的溫室番茄生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型

唐友 張威

摘要 為解決現(xiàn)有溫室番茄生長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低的問(wèn)題，依據(jù)番茄生理學(xué)的基本特點(diǎn)，以溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)為模型變量，建立了溫室番茄生長(zhǎng)發(fā)育的非線性模型。該模型描述了溫室內(nèi)溫度、濕度、土壤溫度、土壤濕度等環(huán)境因子對(duì)番茄發(fā)育速度的影響，模型具有良好的解釋能力和較高的精度。首先，將利用各類傳感器對(duì)吉林省吉林市溫室番茄生長(zhǎng)的各類環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行收集；然后，對(duì)番茄溫室的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，再利用KNN算法對(duì)缺失和異常數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，并進(jìn)行相關(guān)性分析；最后，在處理完成的番茄作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，考慮番茄作物對(duì)溫室環(huán)境的實(shí)時(shí)反饋，結(jié)合相關(guān)性利用SVM優(yōu)化算法對(duì)2020—2021年的吉林市經(jīng)開區(qū)溫室番茄數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，得到SVM、LDA、LR的準(zhǔn)確率分別為0.904、0.885、0.865。結(jié)果表明，SVM可以更好地預(yù)測(cè)番茄的生長(zhǎng)變化。溫室番茄作物—環(huán)境互作模型的建立，為溫室環(huán)境控制打下了良好基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞 溫室環(huán)境；環(huán)境監(jiān)測(cè)；KNN-SVM；生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型

中圖分類號(hào) S126? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A? 文章編號(hào) 0517-6611（2024）10-0219-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.10.048

A Growth Prediction Model for Greenhouse Tomatoes Based on KNN-SVM Algorithm

TANG You1，2， ZHANG Wei1

（1.College of Information and Control Engineering， Jilin University of Chemical Technology， Jilin， Jilin 132022;2.College of Electrical and Information Engineering， Jilin University of Agricultural Science and Technology， Jilin， Jilin 132101）

Abstract In order to solve the problem of low prediction accuracy of the existing greenhouse tomato growth model， a non-linear model of greenhouse tomato growth and development was established based on the basic characteristics of tomato physiology， and the environmental parameters in the greenhouse were used as model variables. This model described the influence of environmental factors， such as temperature， humidity， soil temperature and soil moisture in the greenhouse on the growth rate of tomato. The model had good explanatory ability and high precision. First of all， various sensors were used to collect various environmental data of tomato growth in the greenhouse of Jilin City， Jilin Province. Then， the actual data of the tomato greenhouse was preliminarily processed， and then the KNN algorithm was used to supplement missing and abnormal data， and correlation analysis was carried out. Finally， based on the processed tomato crop growth data， we considered the real-time feedback of tomato crops to the greenhouse environment. Combining with the correlation， we used the SVM optimization algorithm to analyze the greenhouse tomato data of Jilin Economic Development Zone from 2020 to 2021. After simulation， the accuracy rates of SVM， LDA and LR were 0.904， 0.885 and 0.865， respectively. The results showed that SVM could better predict the growth changes of tomato. The establishment of the greenhouse tomato crop-environment interaction model laid a good foundation for the greenhouse environment prediction control.

Key words Greenhouse environment;Environmental monitoring;KNN-SVM;Growth prediction model

基金項(xiàng)目 吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目“基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的全基因組選擇方法研發(fā)及云計(jì)算平臺(tái)體系構(gòu)建”（YDZJ202201ZYTS-692）。

作者簡(jiǎn)介 唐友（1979—），男，黑龍江龍江人，教授，博士，從事生物信息學(xué)及農(nóng)業(yè)信息化研究。

收稿日期 2023-04-28

我國(guó)溫室蔬菜大棚發(fā)展迅速，番茄是大棚蔬菜中典型作物之一［1］。番茄是重要的蔬菜經(jīng)濟(jì)作物，我國(guó)的番茄種植產(chǎn)量和規(guī)模都位居世界第一，在農(nóng)民增收中正發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。目前的大棚番茄種植管理數(shù)據(jù)可視化程度低，生長(zhǎng)所需環(huán)境參數(shù)難以精確調(diào)控，嚴(yán)重影響大棚作物產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展［2］。為實(shí)現(xiàn)番茄生長(zhǎng)模型的預(yù)測(cè)，筆者通過(guò)吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院試驗(yàn)田采集大棚番茄苗期、花期、果期的環(huán)境信息，通過(guò)信息化設(shè)備結(jié)合人工方式采集大棚番茄全周期生長(zhǎng)信息，研究大棚番茄各時(shí)期生長(zhǎng)模型，為大棚番茄規(guī)范種植提供參考。

番茄的生長(zhǎng)觀察對(duì)于溫室大棚中番茄優(yōu)化管理和產(chǎn)量提升有至關(guān)重要的作用［3］。其中，果實(shí)橫向直徑與果實(shí)縱向直徑是作物生長(zhǎng)的關(guān)鍵因素。生長(zhǎng)模型是以系統(tǒng)分析和數(shù)學(xué)模擬來(lái)定量描述生物的生長(zhǎng)和發(fā)育以及形態(tài)建成過(guò)程，反映生物內(nèi)外環(huán)境對(duì)生長(zhǎng)發(fā)育的影響，是植物果實(shí)發(fā)育研究的重要內(nèi)容和手段。

最初生長(zhǎng)模型的研究是由荷蘭“DE WIT學(xué)派”提出的光合作用生長(zhǎng)模型。近年來(lái)，基于有效積溫論建立了多種農(nóng)作物生長(zhǎng)模型。例如，研究人員建立了利用累積輻熱積與溫室黃瓜葉面積為尺度的生長(zhǎng)模型［4］。王淵龍［5］利用有效積溫法建立了基于Logistic方程構(gòu)建的小白菜生長(zhǎng)模型，可為溫室中培養(yǎng)小白菜的生長(zhǎng)管控及產(chǎn)量預(yù)測(cè)提供了理論和決策支持。程陳等［6-7］利用作物株高、葉面積指數(shù)及干物質(zhì)積累作為生長(zhǎng)指標(biāo)，利用Logistic模型參數(shù)再進(jìn)一步分析該地區(qū)降水量與積溫的相關(guān)關(guān)系。尋找到作物生產(chǎn)中相關(guān)屬性的線性分類方法會(huì)相對(duì)準(zhǔn)確。從環(huán)境傳感器設(shè)備中獲得的數(shù)據(jù)與作物數(shù)據(jù)中找出相關(guān)的屬性，建立相關(guān)的生長(zhǎng)模型如SVM分析分類方法是作物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)中較好的方案［8］。SVM模型可以較好地估計(jì)番茄果實(shí)數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)的關(guān)系。該研究主要領(lǐng)域有2部分：①對(duì)傳感器數(shù)據(jù)與作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，由于非線性數(shù)據(jù)和雜亂環(huán)境的隨機(jī)性是不可避免的，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分段數(shù)據(jù)檢索，理論上降低誤差［9］。②建立環(huán)境數(shù)據(jù)與作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的模型。模型依賴于數(shù)據(jù)特征的訓(xùn)練與測(cè)試，解決了過(guò)程的復(fù)雜性。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，直接將環(huán)境數(shù)據(jù)作為輸入，并學(xué)習(xí)構(gòu)建生長(zhǎng)特征表示。有足夠的數(shù)據(jù)集作為支撐，機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)方法更高的精度［10］。該研究可用于確定哪些環(huán)境因素對(duì)作物生長(zhǎng)最重要［11］。研究的主要重點(diǎn)是利用線性與非線性分類方法和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)評(píng)估模型的性能，其中番茄果實(shí)生長(zhǎng)的相關(guān)性是通過(guò)果實(shí)橫向直徑、環(huán)境因素來(lái)確定的［12-13］。利用SVM模型的特征，確定溫室番茄生長(zhǎng)與環(huán)境特征之間的關(guān)系。鑒于此，筆者利用帶有傳感器的機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)預(yù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，旨在監(jiān)測(cè)番茄的生長(zhǎng)情況［14］。

1 智慧大棚

智慧大棚為溫室番茄種植模型的構(gòu)建提供了原始數(shù)據(jù)，也為驗(yàn)證模型有效性提供了試驗(yàn)平臺(tái)。智慧大棚內(nèi)部主要包含土壤溫濕度傳感器、空氣溫濕度傳感器、二氧化碳傳感器、光照傳感器。智慧大棚具有網(wǎng)絡(luò)通信并可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)大棚內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)等功能，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大棚內(nèi)部溫度、濕度等環(huán)境參數(shù)的控制。在大棚內(nèi)種植番茄，定時(shí)記錄番茄的生長(zhǎng)狀況。

2 獲取番茄生長(zhǎng)數(shù)據(jù)及處理

2.1 番茄生長(zhǎng)數(shù)據(jù)獲取

該研究中，使用的是2020—2021年的溫室數(shù)據(jù)。番茄數(shù)據(jù)是基于果實(shí)橫向直徑、縱向直徑、含水量、鮮重等數(shù)據(jù)。圖1顯示了溫室中環(huán)境數(shù)據(jù)采集。因變量是大棚內(nèi)溫濕度，自變量果實(shí)生長(zhǎng)數(shù)據(jù)。該課題利用大棚內(nèi)土壤溫濕度與番茄果實(shí)之間的相關(guān)性來(lái)校準(zhǔn)大棚番茄生長(zhǎng)的質(zhì)量，可得到一個(gè)更高效的生長(zhǎng)模型。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先從收集的實(shí)際環(huán)境數(shù)據(jù)如圖2所示，使用KNN算法對(duì)異常值進(jìn)行處理，排除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并對(duì)所有缺失值進(jìn)行填充如圖3所示，果實(shí)數(shù)據(jù)為實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)，如圖4所示。

去除這些異常數(shù)據(jù)異常值會(huì)提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在所有大棚番茄生長(zhǎng)過(guò)程中環(huán)境數(shù)據(jù)與生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，與平均值相比超過(guò)3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)都將被省略。

3 番茄生長(zhǎng)模型構(gòu)建

3.1 番茄生長(zhǎng)模型相關(guān)性分析

皮爾遜相關(guān)系數(shù)是用來(lái)解釋2個(gè)隨機(jī)變量之間的線性相關(guān)程度，其值介于-1到1。設(shè)有2個(gè)變量X、Y，則X、Y之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)的關(guān)系如下：

ρxy=cov（X，Y）σXσY=E［（X-μX）（Y-μY）］σXσY（1）

上述公式中cov（X，Y）是X與Y的協(xié)方差，σX是X的標(biāo)準(zhǔn)差，σY是Y的標(biāo)準(zhǔn)差。利用觀測(cè)的數(shù)據(jù)來(lái)判斷數(shù)據(jù)總體是否遵從正態(tài)分布的檢測(cè)稱作正態(tài)性檢驗(yàn)，常見的正態(tài)性檢驗(yàn)法為夏皮羅-威爾克（Shapiro-Wilk）檢驗(yàn)法。該檢驗(yàn)法有2個(gè)基本假設(shè)：H0為樣本所來(lái)自的總體分布服從正態(tài)分布；H1為樣本所來(lái)自的總體分布不服從正態(tài)分布。表1為用Shapiro-Wilk檢驗(yàn)法對(duì)番茄生長(zhǎng)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的結(jié)果。由表1可知，全部變量的w值趨近于1，并且P值大于0.05，服從于H0，則樣本來(lái)自的整體都服從于正態(tài)分布，即各變量滿足使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)的前置條件。

表2為番茄生長(zhǎng)數(shù)據(jù)各變量間的相關(guān)系數(shù)。由表2可知，大棚番茄果實(shí)直徑與各環(huán)境因子之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.957、0.951、0.942、0.933、0.923，說(shuō)明大棚番茄生長(zhǎng)過(guò)程中與各個(gè)環(huán)境因子之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。

輸入?yún)?shù)包括果實(shí)橫向直徑、縱向直徑、濕度、溫度。生長(zhǎng)環(huán)境與作物生長(zhǎng)之間的關(guān)系相關(guān)系數(shù)如圖5所示。

圖5中nightT為夜間土壤溫度，nightS為夜間土壤濕度，dayT為白天土壤溫度，dayS為白天土壤濕度，furitW為果實(shí)重量，furitL為果實(shí)直徑，furitDW為果實(shí)干重，Outcome為輸出健康生長(zhǎng)。由圖5可知，番茄標(biāo)簽Outcome（健康成長(zhǎng)）和白天土壤濕度dayS正相關(guān)系數(shù)比較大，證明在一定范圍內(nèi)，番茄生長(zhǎng)與濕度呈正相關(guān)。同理，土壤濕度dayS和果實(shí)直徑furitL間的相關(guān)性也比較強(qiáng)。

3.2 線性判別分析的意義

線性判別分析（LDA）是一種有監(jiān)督的線性降維算法［15-16］。LDA是為了使降維后的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能被區(qū)分。其原理為對(duì)于給定的訓(xùn)練集，設(shè)法將樣本投影到一條直線上，使得同類的投影點(diǎn)盡可能接近，異類樣本的投影點(diǎn)盡可能遠(yuǎn)離［17］；在對(duì)新樣本進(jìn)行分類時(shí)，將其投影到這條直線上，再根據(jù)投影點(diǎn)的位置來(lái)確定新樣本的類別。應(yīng)用LDA技術(shù)對(duì)大棚番茄的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)集包括250個(gè)數(shù)據(jù)集，分為5類，每類50個(gè)數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)包括5個(gè)屬性?？赏ㄟ^(guò)果實(shí)橫向直徑、果實(shí)縱向直徑、果實(shí)鮮重、果實(shí)干重、果實(shí)含水量5個(gè)屬性預(yù)測(cè)番茄生長(zhǎng)情況。分析的目標(biāo)就是通過(guò)LDA算法將輸入矩陣映射到低維空間中進(jìn)行分類。

3.3 支持向量機(jī)的意義

支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其基本思想是在高維空間中構(gòu)造一個(gè)最優(yōu)超平面，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類。更具體地，SVM算法還有線性SVM算法原理和非線性SVM算法原理2種實(shí)現(xiàn)方式［18-23］。其中，線性SVM算法原理是通過(guò)最大化數(shù)據(jù)點(diǎn)到超平面的間隔來(lái)求解最優(yōu)超平面，而非線性SVM算法原理則是通過(guò)引入核函數(shù)的方式將數(shù)據(jù)映射到高維空間中，在高維空間中尋找最優(yōu)超平面。

由圖7可知，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，計(jì)算每個(gè)類別的樣本均值向量和總體樣本均值向量，再計(jì)算類內(nèi)散度矩陣和類間散度矩陣，最后訓(xùn)練模型再對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。圖7b介紹的是LR算法結(jié)構(gòu)，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，如特征縮放、處理缺失等，再對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，利用最大似然估計(jì)或者梯度下降來(lái)估計(jì)模型參數(shù)，最后對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，使用測(cè)試集數(shù)據(jù)評(píng)估模型的性能。圖7c介紹了SVM改進(jìn)算法的結(jié)構(gòu)圖，通過(guò)多種超調(diào)優(yōu)參數(shù)組合對(duì) SVM 模型進(jìn)行評(píng)估，采用交叉驗(yàn)證進(jìn)行驗(yàn)證。該研究對(duì) SVM 模型的2個(gè)超調(diào)參數(shù)進(jìn)行了細(xì)致的調(diào)整，直到達(dá)到最佳的準(zhǔn)確率。該研究在SVM模型中，首先實(shí)現(xiàn)了核函數(shù)緩存，對(duì)開銷最大的核函數(shù)計(jì)算進(jìn)行緩存，提升了20倍效率。其次，進(jìn)行優(yōu)化誤差值求解，定義一個(gè)

g（x）=Ni=1ai×yi×K（x，xi）（2）

給g（x）求一個(gè)關(guān)于a的偏導(dǎo)，若ai，aj變化了步長(zhǎng)delta，即所有樣本對(duì)應(yīng)的g（x）加上一個(gè)delta乘以針對(duì)ai，aj的偏導(dǎo)數(shù)即可［8］。每次成功更新一對(duì)ai，aj以后，更新所有樣本對(duì)應(yīng)的g（x）緩存，這樣通過(guò)每次迭代更新g（x）避免了大量的重復(fù)計(jì)算。

4 結(jié)果與分析

該研究探討了溫室環(huán)境在作物成長(zhǎng)中的作用，利用SVM算法對(duì)溫室番茄生長(zhǎng)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。分析了機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以幫助溫室大棚改善番茄生長(zhǎng)中的溫度或濕度的環(huán)境控制。在白天時(shí)，隨著溫度的升高，土壤中相對(duì)濕度降低；在夜晚時(shí)，溫度降低，土壤中相對(duì)濕度升高。該研究建立了基于實(shí)時(shí)權(quán)重的可靠溫室番茄生長(zhǎng)模擬模型。SVM模型生成的值可以準(zhǔn)確模擬的番茄植株的總重量。該模型參數(shù)少，擬合效果好，可預(yù)測(cè)性強(qiáng)，不僅可以為預(yù)測(cè)番茄的實(shí)時(shí)重量提供有效的手段，而且可以幫助研究者了解番茄的日生長(zhǎng)速度，直接確定番茄的生長(zhǎng)速度。在不破壞番茄植株正常生長(zhǎng)的前提下，及時(shí)了解番茄果實(shí)的生長(zhǎng)狀況，預(yù)測(cè)果實(shí)重量，模擬干物質(zhì)的積累，為合理管理提供依據(jù)。模型可以用來(lái)直觀地描述番茄的生長(zhǎng)，要預(yù)測(cè)其他不同作物的生長(zhǎng)，應(yīng)使用不同的參數(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了計(jì)算預(yù)測(cè)器對(duì)模型總體影響的方法。在排列每個(gè)預(yù)測(cè)值后，重復(fù)該過(guò)程，然后對(duì)所有模型的準(zhǔn)確度差異進(jìn)行平均，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行歸一化。搜索超調(diào)優(yōu)參數(shù)用于為每個(gè)分類器選擇一個(gè)近似最優(yōu)的配置。在實(shí)證研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)SVM模型的調(diào)優(yōu)參數(shù)產(chǎn)生了最佳的精度模型，如圖8所示。具有大維超參數(shù)搜索空間的模型會(huì)使SVM模型得到訓(xùn)練［29-34］。

由表3可知，SVM分類器表現(xiàn)優(yōu)于其他機(jī)器學(xué)習(xí)分類器。SVM的準(zhǔn)確率最高，為0.90。LR和LDA的準(zhǔn)確率分別為0.86和0.88。在該測(cè)試中，SVM是一種基于核函數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以作為大棚番茄生長(zhǎng)預(yù)測(cè)的有效方法。在不同環(huán)境參數(shù)的相關(guān)性中，如空氣溫濕度、土壤溫濕度、光照強(qiáng)度與誤差模型相比，SVM模型訓(xùn)練準(zhǔn)確率為0.90，在測(cè)試數(shù)據(jù)中，準(zhǔn)確率為0.88，均表現(xiàn)出最佳的估計(jì)準(zhǔn)確率。SVM、LR、LDA模型的測(cè)試番茄生長(zhǎng)精度值也不相同。SVM模型（測(cè)試精準(zhǔn)度0.88）優(yōu)于LR模型（測(cè)試精準(zhǔn)度0.78），略優(yōu)于LDA模型（測(cè)試精準(zhǔn)度0.80）。由于SVM模型在模擬大棚番茄生長(zhǎng)與環(huán)境變量動(dòng)態(tài)非線性交互作用方面的優(yōu)勢(shì)，更適合于規(guī)律的番茄生長(zhǎng)估計(jì)。

5 結(jié)論

該研究旨在建立吉林省吉林市經(jīng)開區(qū)溫室大棚環(huán)境因素對(duì)番茄生長(zhǎng)控制的超調(diào)參數(shù)預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。利用大棚番茄歷史生長(zhǎng)土壤溫濕度、空氣溫濕度等環(huán)境數(shù)據(jù)作為模型輸入，經(jīng)過(guò)KNN算法處理后并傳遞到構(gòu)建SVM網(wǎng)絡(luò)中。將網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行融合，并用于預(yù)測(cè)番茄生長(zhǎng)的模型。采用的模型基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)應(yīng)用番茄果實(shí)生長(zhǎng)與環(huán)境因素之間的相關(guān)性來(lái)固定和減少特征選擇障礙。采用的模型使用溫室大棚數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)分析。利用 LR、LDA、KNN、CART和SVM模型對(duì)辣椒生長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，分析溫室番茄生產(chǎn)過(guò)程中與環(huán)境因素的相關(guān)性。SVM模型相比另外4種模型具有計(jì)算速度快、預(yù)測(cè)效率高的優(yōu)點(diǎn)。在使用該模型的試驗(yàn)中，該模型揭示了大多數(shù)環(huán)境因素在番茄果實(shí)生產(chǎn)中溫濕度與其相關(guān)性。結(jié)果表明，該研究提出的預(yù)測(cè)模型在準(zhǔn)確率方面優(yōu)于其他預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)精度為0.90，KNN-SVM模型是獲得準(zhǔn)確預(yù)測(cè)關(guān)鍵，這表明可以通過(guò)設(shè)計(jì)模型體系結(jié)構(gòu)來(lái)提高模型的性能。

參考文獻(xiàn)

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