Prediction of Internal Temperature in Greenhouses Using the Supervised Learning Techniques: Linear and Support Vector Regressions

温室 支持向量机 离群值 露点 线性回归 回归分析 计算机科学 均方误差 数据挖掘 环境科学 统计 气象学 数学 机器学习 地理 园艺 生物
作者
Fabian García-Vázquez,Jesús R. Ponce-González,Héctor A. Guerrero-Osuna,Rocío Carrasco-Navarro,Luis F. Luque-Vega,Marcela E. Mata-Romero,Ma. del Rosario Martínez-Blanco,Celina Lizeth Castañeda-Miranda,Germán Díaz-Flórez
出处
期刊:Applied sciences [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:13 (14): 8531-8531 被引量:6
标识
DOI:10.3390/app13148531
摘要

Agricultural greenhouses must accurately predict environmental factors to ensure optimal crop growth and energy management efficiency. However, the existing predictors have limitations when dealing with dynamic, non-linear, and massive temporal data. This study proposes four supervised learning techniques focused on linear regression (LR) and Support Vector Regression (SVR) to predict the internal temperature of a greenhouse. A meteorological station is installed in the greenhouse to collect internal data (temperature, humidity, and dew point) and external data (temperature, humidity, and solar radiation). The data comprises a one year, and is divided into seasons for better analysis and modeling of the internal temperature. The study involves sixteen experiments corresponding to the four models and the four seasons and evaluating the models’ performance using R2, RMSE, MAE, and MAPE metrics, considering an acceptability interval of ±2 °C. The results show that LR models had difficulty maintaining the acceptability interval, while the SVR models adapted to temperature outliers, presenting the highest forecast accuracy among the proposed algorithms.

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