KCI등재
SCIE
SCOPUS
Prediction Model of Internal Temperature using Backpropagation Algorithm for Climate Control in Greenhouse
저자
Sang Yeob Kim (Korea Institute of Machinery & Materials) ; Sang Min Lee (Korea Institute of Machinery & Materials) ; Kyoung Sub Park ; Keun Ho Ryu (Chungbuk National University) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
원예과학기술지(Korean journal of horticultural science & technology)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
713-729(17쪽)
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3
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Greenhouse growers are spending a lot of money on energy management, such as for heating, cooling and CO₂ enrichment. To date, many studies have been conducted on energy-consumption prediction models in greenhouses. However, no study has examined ventilation controls for energy saving for a given geographical location. The objective of this study was to use the predicted internal temperature from an Artificial Neural Network (ANN) model to control the ventilation system and to reduce energy costs in greenhouses. For developing the model, we carried out the preprocessing of collected data. First, to detect and eliminate the noise from sensors, we used the Kalman filter algorithm. Then, the dimensions of these data were reduced using Pearson Correlation Coefficient analysis to enhance the accuracy of the model. The ANN model was developed using a backpropagation algorithm, which is a supervised learning method for calculating the weight of nodes. The Levenberg-Marqardt method was used as a learning algorithm. Hyperbolic Tangent was also used as an active function for continuous differentiation of weights of the ANN. This study found that the root mean square errors of the ANN, Multiple Regression Model and Recurrent Neural Network were 1.723, 1.834 and 1.971 respectively. Therefore, the ANN predicted value was more accurate than other prediction models. The predicted greenhouse temperature was used to control greenhouse ventilation. Ventilation of windward and leeward sides was controlled separately by the P-band. The control of ventilation can be performed by different ranges of the P-band for different seasons. Applying predicted temperature data for the P-band’s range based on the ANN to control ventilation can minimize energy loss by opening and closing the window in advance.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2017-02-08 | 학술지명변경 | 외국어명 : Korean Journal of Horticultural Science & Technology -> Horticultural Science & Technology | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.92 | 0.74 | 0.83 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.77 | 0.73 | 1.115 | 0.19 |
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