基于强化学习的北方温室热带水果微气候自适应控制系统

本发明涉及人工智能技术领域，更进一步地，涉及基于强化学习的北方温室热带水果微气候自适应控制系统。系统包括：一数据采集模块，配置用于按预设采样周期采集多通道传感器数据；一开环轨迹优化模块，配置用于：基于状态向量，建立一神经ODE环境模型，并采用Pontryagin近似进行开环轨迹优化，以生成控制轨迹；一策略微调模块，配置用于：配置一策略网络，策略网络通过模仿学习控制轨迹的首个时间段的动作进行训练，并基于整窗偏差分数与整窗能耗的灵敏度进行在线微调；一指令执行模块，配置用于：优先采用控制轨迹生成可执行报文序列，并下发至受控设备。本发明能够在不同气象与作物条件下保持控制精度和稳定性。