최적의 실내 조건 제공을 목표로 하는 수직 농업 시설의 증기 압력 결핍 예측

수직 농업은 공간과 자원을 최적화하여 도시 농업을 위한 지속 가능한 솔루션입니다. 그러나 최대 작물 수확량과 품질을 달성하기 위해 이상적인 실내 기후 조건이 필요합니다. 본 연구는 수직 농업 시설의 증기 압력 결핍을 평가하기 위해 NeuralProphet 알고리즘을 기반으로 한 예측 모델을 개발하고 검증합니다. 이 모델은 온도, 상대 습도 및 태양 복사와 같은 환경 데이터를 사용하여 식물 건강 및 작물 성장 상태의 주요 지표인 증기 압력 결핍(VPD)을 예측합니다. 모델은 34.80의 제곱근 평균 제곱 오차(RMSE)와 25.28의 평균 절대 오차(MAE)로 높은 정확성과 신뢰성을 보여줍니다. VPD 예측에서 만족스러운 성과를 보여주는 이 모델은 실내 성장 조건 최적화를 가능하게 하여 자원 사용 효율성을 개선하고 운영 비용을 최소화합니다. 마지막으로, 이 모델은 환경 매개변수의 정밀한 제어를 통해 고품질 작물을 생산하는 데 도움을 줄 수 있어 수직 농업 관리에서 첨단 인공지능 도구의 유망한 응용을 나타냅니다.