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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 546 - 559 (14page)
- DOI
- 10.6110/KJACR.2024.36.11.546
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Smart farming is a sustainable agriculture against population growth and a sustainable production method to address worldwide food security concerns. However, with their high dependence on fossil fuels, reducing carbon emissions remains a critical challenge in smart farming. To mitigate this issue, it is essential to implement model-based control and smart farming operations to enhance energy efficiency. In this study, modeling methods for a control purpose were tested between a building physics-based model and a neural network-based model using hourly data from five days. For model test and validation, 18 days of data were used all models were evaluated based on their performances in predicting internal temperatures of cultivation zones. Results revealed that the neural network-based model exhibited a better performance than the building physics-based model. However, after identifying supplementary modeling points from the building physics-based model and applying these to both models, the predictive performance of the building physics-based model ultimately surpassed that of the neural network-based model.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 데이터 기반 모델링 방법론
4. 학습 및 최적화를 활용한 모델 구축
5. 모델링 결과
6. 결론
References
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