Real-Time VR-in-the-Loop Model Predictive Control for Greenhouse Temperature Regulation with LSTM Forecasts
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a real-time greenhouse temperature control system integrating Model Predictive Control (MPC) with deep learning forecasts and a Virtual Reality (VR) human-in-the-loop interface. The indoor climate is regulated by an MPC algorithm that optimizes heating and ventilation actions using predictive models of the greenhouse and upcoming weather conditions. Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks provide short-term forecasts of external temperature, solar radiation, and wind, enabling the MPC to anticipate disturbances. A VR interface allows expert users to immerse in a virtual greenhouse environment and dynamically adjust the temperature setpoints in real time. By combining automated predictive control with human expertise, the system aims to improve climate regulation, energy efficiency, and adaptability to unforeseen conditions. Simulation case studies compare a baseline MPC-driven climate control against scenarios where a human operator in VR overrides setpoints during critical events. The results indicate that VRbased setpoint adjustment can enhance temperature stability and constraint compliance, with minor trade-offs in energy consumption. This work demonstrates the potential of integrating advanced control, AI-based forecasting, and immersive VR technology for next-generation smart greenhouse management.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».