7、智能灌溉系统：控制理论与应用探索

智能灌溉系统：控制理论与应用探索

1. 灌溉系统控制理论概述

在灌溉系统中，经典和先进的控制方法被广泛研究应用。这些方法涵盖了比例 - 积分 - 微分（PID）控制、模糊逻辑控制（FLC）、滑模控制（SMC）、模型预测控制（MPC）、神经网络控制以及主要的开关控制等。其中，模型预测控制方法因其预测性和鲁棒性结构而备受青睐。同时，由于设计的控制方法易于应用，远程控制策略也被纳入研究范畴。尽管如今基于局域网（LAN）、无线局域网（WLAN）和无线传感器网络（WSN）的远程控制方法构建更多，但基于全球移动通信系统（GSM）和全球定位系统（GPS）的远程控制方法从一开始就得到了广泛应用。

以下是一些机器学习技术的缩写及其描述：
| 缩写 | 描述 |
| ---- | ---- |
| ANFIS | 自适应神经模糊推理系统 |
| RF | 随机森林 |
| GBRT | 梯度提升回归树 |
| BTC | 提升树分类器 |
| MLR | 多元线性回归 |
| TSM | 时间序列模型 |
| MVRVM | 多变量相关向量机 |
| RL | 强化学习 |
| SVM | 支持向量机 |
| PLRS | 偏最小二乘回归 |
| Knn | K近邻算法 |
| SVR | 支持向量回归 |
| FL | 模糊逻辑 |
| ANN | 人工神经网络 |
| DT | 决策树 |
| CaRT | 分类与回归树 |
| MV | 机器视觉 |

2. 机器学习在灌溉系统中的应用实践

<