双参数协同下温室水帘机动态启闭决策数据

通过实时监测温室空气温度（℃）与空气湿度（%），动态控制水帘机启闭状态，优化高温高湿环境下的降温效率，避免作物热害与病害。适用于夏季设施农业（如蔬菜、花卉种植），通过自动化调控减少人工干预，提升温室环境稳定性。企业可通过该模型实时监测和分析温室内的温度与湿度数据，精确控制水帘机的运行，避免了水帘机的过度运行或不必要的运行。有效减少水帘机的能耗，降低企业的运营成本。该模型的数据应用为智能温室行业提供了更先进的环境控制解决方案，可以为行业制定相关标准和规范提供参考依据。通过企业应用该模型实现智能温室环境的精准调控，有助于提高农产品的产量和质量稳定性，保障市场上农产品的稳定供应和安全供应。从资源角度看，模型优化水帘机运行，降低能耗和水资源消耗，提高资源利用效率。从环境角度讲，减少农药使用减轻了农业面源污染，降低能耗有助于减少温室气体排放，符合社会对环保和可持续发展的要求。1、数据采集：使用物联网传感器设备实时采集空气温度（℃）、空气湿度（%），数据频率为每10分钟一次。
2、算法规则：
环境参数评分计算规则，评分范围：0～100分。
（1）强制调控条件判定与评分处理
当满足以下任一条件时，直接触发对应指令并跳过后续评分：
强制开启：空气温度>35℃，直接输出开启指令；
强制关闭：空气湿度>95%，直接输出关闭指令。
（2）正常评分计算
①空气温度得分计算：
空气温度<25℃：100分；
25℃≤空气温度≤30℃：得分=100-50×(空气温度-25)/5；
30℃<空气温度≤32℃：得分=50-50×(空气温度-30)/2；
32℃<空气温度≤35℃：0分；
空气温度>35℃：0分（已通过强制条件覆盖）。
②空气湿度得分计算：
空气湿度<60%：100分；
60%≤空气湿度≤80%：得分=100-50×(空气湿度-60)/20；
80%<空气湿度≤90%：得分=50-50×(空气湿度-80)/10；
90%<空气湿度≤95%：0分；
空气湿度>95%：0分（已通过强制条件覆盖）。
③初步环境参数评分：
初步环境参数评分=向下取整[(空气温度得分+空气湿度得分)/2]。
④最终环境参数评分（低温修正）：
当空气温度<25℃时，最终环境参数评分=100分；否则，最终环境参数评分=初步环境参数评分。
（3）水帘机调控方案决策规则：
开启水帘机：最终环境参数评分≤40分且空气湿度≤90%且空气温度≥25℃；
关闭水帘机：除上述开启条件外的所有情况。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集通过实时监测温室内的空气温度和湿度两个关键参数，利用基于评分规则的算法动态决策水帘机的启闭状态，以优化降温效率并避免作物受害。数据每十分钟更新一次，包含505条记录，适用于夏季设施农业的自动化环境调控，能有效减少能耗和运营成本，提升温室环境稳定性。