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摘要：随着农业技术的快速发展，智慧大棚逐渐成为实现高经济价值农作物产量和质量提高的重要手段。本文重点研究通过智能化二氧化碳（CO2）调控技术提高大棚兰花的生长效果。具体方法包括利用空气分离和压缩装置，结合深度强化学习（Deep Reinforcement Learning， DRL）算法，实时调控大棚内的CO2浓度，以实现最佳种植环境。我们推荐使用FLORA数据集，并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，智能化CO2调控能够显著提高兰花的生长速度和质量，并通过图形化和表格化的方式展示了实验数据，最终得出有力结论。

关键词：智慧大棚， 二氧化碳调控， 兰花种植， 深度强化学习， 空气分离， 注意力机制

1. 引言

兰花作为一种高经济价值的花卉，其种植效益与种植环境密切相关。智慧大棚技术的应用，可以通过智能控制手段，优化兰花的生长环境，提高其产量和质量。二氧化碳作为植物光合作用的原料之一，其浓度对兰花的生长有重要影响。传统的CO2调控方法缺乏精度和实时性，难以达到最佳效果。通过引入空气分离和压缩装置，并结合深度强化学习算法，实现大棚内CO2浓度的智能化调控，创造出适宜兰花生长的最佳环境，进而提高兰花的产量和质量。

2. 技术分析

智慧大棚技术通过传感器、自动化设备和智能控制算法，实时监控并调控大棚内的环境参数（如温度、湿度、光照和CO2浓度），以优化农作物的生长条件。研究表明，适当提高CO2浓度可以促进植物光合作用，提高植物的生长速度和产量。然而，过高或过低的CO2浓度都会对植物生长产生负面影响。因此，精确控制大棚内的CO2浓度至关重要。

深度强化学习（DRL）是一种结合深度学习和强化学习的方法，通过与环境的互动，不断学习最优策略。DRL在处理复杂动态系统控制问题上具有显著优势，被广泛应用于自动驾驶、机器人控制等领域。注意力机制能够使模型关注输入信息中更重要的部分，提高模型的性能。在智能控制中，引入注意力机制可以增强模型对环境变化的敏感性，提升控制效果。

3. 研究方法

3.1 智能控制算法

我们选择深度Q网络（Deep Q-Network， DQN）作为智能控制算法。DQN通过Q-learning结合神经网络，在处理连续状态空间的控制问题上表现出色。具体步包括：环境建模、状态定义、动作定义、奖励函数、网络结构、训练过程等。

DQN算法的关键公式如下：

在DQN的基础上，引入注意力机制，使模型能够动态关注不同环境参数的重要性，提高控制精度。具体做法是，在网络结构中增加注意力层，对状态输入进行加权处理。

3.2 空气分离与压缩装置

空气分离与压缩装置用于提取和调节CO2浓度。具体包括空气分离，压缩储存，智能控制。

3.3 数据集

FLORA数据集是一个专门为植物生长研究设计的数据集，包含大量关于植物（包括兰花）生长环境和状态的数据。数据集包括环境参数，如温度、湿度、光照、CO2浓度等，植物状态，如生长速度、叶片面积、开花情况等。数据处理过程包括：数据清洗，去除缺失值和异常值；数据归一化，将环境参数进行归一化处理，便于模型训练；数据增强，通过数据增强技术增加数据量，提高模型的泛化能力。

4. 实验与结果

实验在一个模拟智慧大棚环境下进行，采用DQN算法结合注意力机制进行CO2浓度调控。实验过程中，记录兰花的生长数据，包括生长速度、叶片面积和开花情况。通过智能控制系统调控后的CO2浓度变化如下图所示。

比较传统方法与智能调控方法下兰花的生长数据，具体结果如下表所示。

实验结果表明，智能化CO2调控能够显著提高兰花的生长速度、叶片面积和开花率。与传统方法相比，采用深度强化学习和注意力机制的智能调控系统在各项指标上均表现出明显优势。

5. 结论

本文提出了一种基于智能化二氧化碳调控的智慧大棚兰花种植方法。通过引入空气分离和压缩装置，并结合深度强化学习算法和注意力机制，实现了大棚内CO2浓度的智能化调控。实验结果表明，该方法能够显著提高兰花的生长速度、叶片面积和开花率，为智慧农业提供了一种有效的技术手段。

参考文献

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[2] Huantao Mao.A Deep Reinforcement Learning Approach For Multi-Robot Task Allocation[J].信息科技，2024.7.25：242

[3] 张雷，李亚文，王晓军.基于集成DQN的自适应边缘缓存算法[J].信息科技，2024.7：18

作者简介：王昕阳，1979 年7月，男，汉族，山东人，硕士，讲师，研究方向：图像处理与人工智能。