Model predictive control of agro‐hydrological systems based on a two‐layer neural network modeling framework
Notice bibliographique
Résumé
Summary Water scarcity is an urgent issue to be resolved and improving irrigation water‐use efficiency through closed‐loop control is essential. The complex agro‐hydrological system dynamics, however, often pose challenges in closed‐loop control applications. In this work, we propose a two‐layer neural network (NN) framework to approximate the dynamics of the agro‐hydrological system. To minimize the prediction error, a linear bias correction is added to the proposed model. The model is employed by a model predictive controller with zone tracking (ZMPC), which aims to keep the root zone soil moisture in the target zone while minimizing the total amount of irrigation. The performance of the proposed approximation model framework is shown to be better compared to a benchmark long‐short‐term‐memory model for both open‐loop and closed‐loop applications. Significant computational cost reduction of the ZMPC is achieved with the proposed framework. To handle the tracking offset caused by the plant‐model‐mismatch of the proposed NN framework, a shrinking target zone is proposed for the ZMPC. Different hyper‐parameters of the shrinking zone in the presence of noise and weather disturbances are investigated, of which the control performance is compared to a ZMPC with a time‐invariant target zone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».