データベース収録論文2025·Global
屋上温室の微気候短期予測と予測制御のための多期間機械学習モデル
Short-term forecasting and predictive control of rooftop greenhouse microclimate using multi-horizon machine learning models
Joaquim Cebolla-Alemany, Yunyao Cheng, Laia Pintó-Espín, Michele Albano, Marcel Macarulla, Santiago Gassó
Smart Agricultural Technology
Urban Farm DB の要約
屋上スマート温室向けのデータ駆動型予測・制御フレームワークが開発され、環境データ、気象入力、アクチュエータの状態を組み合わせて短期的な温度予測を行います。7つの機械学習モデルが比較され、最良のモデルはR² > 0.98、MAEが0.280から0.311の間を達成しました。ファジー論理に基づく予測制御システムは、気候の安定性を維持しつつ60%以上のエネルギー節約を示しましたが、データセットのサイズや地理的変動が一般化における課題として挙げられています。