一种基于神经网络优化与非线性动态逆控制的果蔬大棚二氧化碳浓度调节方法

本发明公开了一种基于神经网络优化与非线性动态逆控制的果蔬大棚二氧化碳浓度调节方法。该方法通过传感器实时采集环境参数与果蔬生长信息，经数据清洗和Z‑score标准化预处理后，利用LSTM模型建立参数与二氧化碳浓度的非线性映射关系，并通过自组织记忆优化算法同步优化LSTM超参数与NDI控制参数。结合非线性动态逆控制构建系统逆模型，抵消非线性动态，实现二氧化碳浓度的实时精准调节。基于LSTM预测未来浓度趋势，动态调整通风设备与二氧化碳补给量，并通过定期更新模型适应环境变化。本发明解决了传统方法控制精度低、适应性差、能耗高等问题，显著提升调控效率与稳定性，降低资源浪费。