【摘 要】
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文中针对土壤水分温度预测的实际需求，从基于物联网技术的环境数据采集系统以及适配的深度学习预测模型选择两方面对相关问题进行研究，设计一种基于嵌入式系统及NB-IoT技术的物联网数据采集系统验证平台。基于采集到的数据，分析长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）模型的预测效果。实验结果表明，所提出的数据采集系统可以有效获得深度学习所需数据，而基于该数据
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFC0808306）； 廊坊市科学技术研究与发展计划资助项目（2021011035）； 秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目（201805A016）； 河北省物联网监控工程技术研究中心项目（3142018055;3142016020）；
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文中针对土壤水分温度预测的实际需求，从基于物联网技术的环境数据采集系统以及适配的深度学习预测模型选择两方面对相关问题进行研究，设计一种基于嵌入式系统及NB-IoT技术的物联网数据采集系统验证平台。基于采集到的数据，分析长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）模型的预测效果。实验结果表明，所提出的数据采集系统可以有效获得深度学习所需数据，而基于该数据的深度学习预测模型可以实现仅依靠环境温湿度时间序列数据对土壤水分与温度的可靠预测。该研究可为相关领域的土壤水分温度预测系统设计提供参考。
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