一种方便调节的市政用市政绿化架的制作方法

本发明属于市政绿化，具体是指一种方便调节的市政用市政绿化架。

背景技术：

1、目前市政用市政绿化架在城市绿化管理中发挥着重要作用，但仍存在一些问题需要解决。大多数市政绿化架的灌溉系统采用固定的定时或手动方式，缺乏对环境数据和植物需求的智能感知和调节能力。传统的灌溉系统往往存在过度灌溉或水资源浪费的问题，无法根据实际需要精确调节水量，导致资源利用效率低下。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供了一种方便调节的市政用市政绿化架，本方案相较于现有的市政用市政绿化架具有灵活性、方便调节、智能化管理和节水高效等优势，能够更好地满足城市绿化管理的需求，提高绿化效率和质量。

2、本发明提供的一种方便调节的市政用市政绿化架，包括支架结构、植物容器和灌溉系统；所述植物容器和灌溉系统设于支架结构上，所述灌溉系统包括数据采集模块、数据预处理模块、搭建灌溉模型模块、灌溉输出模块；支架结构设计为可调节高度和角度的铝合金或者钢材制成的框架，具有稳固性和轻便性，支架结构上设有横向和纵向的槽，以便容纳植物容器和灌溉系统的安装；植物容器采用可重复使用的塑料材料，设计为可移动式，便于植物的更替和维护。容器底部设有排水孔，以保证植物的良好排水和通风；

3、所述数据采集模块，用于采集环境数据，并将环境数据传输到数据预处理模块；

4、所述数据预处理模块，对采集到的数据进行预处理；以确保数据的准确性和可靠性；

5、所述搭建灌溉模型模块，基于预处理后的数据，利用机器学习算法建立灌溉模型，灌溉模型根据环境参数预测植物的灌溉需求；

6、所述灌溉输出模块，根据搭建的灌溉模型和实时采集的环境数据，智能控制灌溉系统运行，通过喷灌或滴灌方式向植物提供适量的水分，以确保其生长健康。

7、该市政用市政绿化架的设计具有灵活性和智能化特点，能够根据不同环境条件和植物需求进行调节和管理，有效提高城市绿化的效率和质量。

8、进一步地，所述数据采集模块包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器；

9、土壤湿度传感器安装在植物容器中或者直接埋入土壤中；土壤湿度传感器能够准确地感知土壤的湿度水平，从而判断植物是否需要灌溉；当土壤湿度低于一定阈值时，土壤湿度传感器将采集到的数据传输到主控制系统，触发灌溉系统的运行。

10、温度传感器安装在支架结构的合适位置，用于监测环境的温度变化；温度对植物的生长和发育有重要影响，因此及时获取环境温度数据对于调节灌溉系统以及植物生长非常重要。

11、光照传感器安装在支架结构上，用于监测周围环境的光照强度。光照是植物进行光合作用的重要能源，因此光照传感器能够帮助系统判断当前环境下植物所需的光照水平，进而调节灌溉系统以满足植物的光合作用需求。

12、通过数据采集模块，市政绿化架能够实时获取土壤湿度、温度和光照等关键环境参数，从而实现对植物生长环境的精准监测和灌溉调节，提高了城市绿化的效率和质量。

13、进一步地，所述数据预处理模块，具体包括以下内容：

14、数据清洗，清除异常值和噪声；以保证后续数据分析和灌溉决策的准确性；

15、数据去噪，采用滤波技术，对原始环境数据进行平滑处理；以消除噪声的影响，提高数据的质量和可靠性；

16、数据标定，对采集到的环境数据进行标定和校准；使其与实际环境参数相符合，提高数据的准确性和可信度；

17、数据重采样，对环境数据进行重采样，使其在时间或空间上具有一致性；方便后续模型建立和决策分析；

18、通过数据预处理模块的处理，市政绿化架系统能够获取到高质量、准确的环境数据，为后续的灌溉模型建立和智能灌溉决策提供可靠的数据支持，从而提高了系统的稳定性和灌溉效率。

19、进一步地，所述搭建灌溉模型模块，具体包括以下步骤：

20、数据特征提取，从预处理后的数据中提取意义特征，意义特征包括土壤湿度、温度、光照强度、植物的种类、生长阶段特征；

21、模型选择，根据数据特征提取后的数据，选择元线性回归模型的机器学习算法进行建模；

22、灌溉模型建立，根据意义特征及算法公式建立灌溉模型；

23、模型训练，利用历史数据对灌溉模型进行训练，确定灌溉模型中各个系数的数值，使得灌溉模型能准确地拟合已知的土壤湿度、温度、光照强度、植物的种类、生长阶段特征与灌溉需求之间的关系；

24、模型评估，使用验证集或交叉验证方法对模型进行评估，检验灌溉模型的泛化能力和预测准确性，确保模型能够在实际环境中有效地预测植物的灌溉需求。

25、作为进一步优选地，所述灌溉模型建立，根据意义特征及算法公式建立灌溉模型，具体算法公式如下：

26、irrigation demand＝β0+β1h+β2t+β3l+β4p+β5*s+ε；

27、式中，irrigation demand表示灌溉需求；β0表示截距，β1-β5是各个特征的系数，ε是误差项；h表示土壤湿度；t表示温度；l表示光照强度；p表示植物的种类；s表示生长阶段特征。

28、进一步地，所述灌溉输出模块，具体包括以下步骤：

29、模型输入，灌溉输出模块从数据预处理模块获取经过处理的环境数据，环境数据包括土壤湿度、温度、光照强度、植物的种类、生长阶段特征；同时，也接收来自搭建的灌溉模型模块的预测结果，即预测的灌溉需求；

30、智能控制，根据预测的灌溉需求和当前环境数据，灌溉输出模块通过智能控制，确定灌溉系统的运行方式和灌溉量；

31、灌溉方式选择，灌溉输出模块根据植物的需求和环境条件，选择灌溉方式，包括喷灌、滴灌；不同的植物种类和生长阶段需要选择不同的灌溉方式，灌溉输出模块会根据实际情况进行灵活选择；

32、灌溉量控制，灌溉输出模块通过控制灌溉系统的开启时间、喷灌或滴灌头的数量和喷水或滴水的流量，实现对灌溉量的精确控制；确保向植物提供适量的水分，避免过度或不足灌溉对植物生长的不利影响。

33、实时监测与调整，灌溉输出模块实时监测环境参数和灌溉系统的运行状态，根据实际情况进行调整和优化；包括根据土壤湿度的实时变化调整灌溉量，以适应不同季节和天气条件下植物的需水量变化。

34、通过灌溉输出模块的智能控制，市政用市政绿化架能根据实际环境和植物需求，实现精准、高效的灌溉管理，提高了植物的生长健康和水资源利用效率，为城市绿化事业的可持续发展做出了重要贡献。

35、采用上述方案本发明取得的有益效果如下：本方案相较于现有的市政用市政绿化架具有灵活性、方便调节、智能化管理和节水高效等优势，能够更好地满足城市绿化管理的需求，提高绿化效率和质量。

36、(1)针对大多数市政绿化架的灌溉系统采用固定的定时或手动方式，缺乏对环境数据和植物需求的智能感知和调节能力的问题，本方案采用智能灌溉系统，结合数据采集、预处理、搭建灌溉模型和灌溉输出，能够实现对灌溉过程的智能感知和调节，根据实时环境数据和植物需求精确控制灌溉量和方式，提高水资源利用效率。

37、(2)针对传统的灌溉系统往往存在过度灌溉或水资源浪费的问题，无法根据实际需要精确调节水量，导致资源利用效率低下的问题；本技术方案通过搭建灌溉模型模块，能够避免过度灌溉和水资源浪费，实现节水高效的绿化管理，符合可持续发展的理念。