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　　溫室控制的目標是為作物提供適當的環境。傳統的控制方式在很大程度上取決于員工的專業知識和實踐經驗,為員工提供必要的知識,和作物生長、生產管理效率和控制系統之間的相互關系有很好的理解。只有這樣,生產者可以獲得最優控制方案和經濟效益。此外,溫室智能控制系統由于自身的復雜性,各種環境因素之間的相互影響,傳統的控制方法很難達到最佳的控制效果。
　　
　　溫室智能控制系統利用AI模型來生成控制方案，讓所有的執行器共同協調工作，達到最優控制效果。智能控制的實現則需要以下必要的基礎
　　1）控制模型的精確性。溫室內作物生長到一定時期，一方面對溫室環境進行調控會影響作物的生長，另一方面因作物光合作用、蒸騰作用的改變又對室內環境因子產生新的影響，從而產生了一種反饋作用機制，而在現有的溫室環境控制系統并沒有考慮到這種反饋作用機制。溫室環境各要素之間也存在著較強的耦合性，某個要素的改變也會對其它要素構成影響。因此，智能控制系統需要建立精確的模型，實現調控方式既節約資源又提高生產效率。
　　2）檢測大量數據。精確建模需要采集大量數據（包括時間上和空間上），各傳感器采集的數據都將為模型的建立提供支持。實現溫室的智能控制模型，不但需要考慮溫室內部各參數的值，如溫度、濕度、光照等，還需要考慮溫室外部的環境參數，以及當地的實時天氣狀況，短期天氣狀況的預測等。
　　
　　溫室智能控制系統主要是基于外部環境的溫度、濕度、光線和風速、風向、雨量和其他氣候因素,基于溫室專家系統和用戶參數設置,有一些控制措施調節溫室內的溫度和濕度,通風、照明和其他環境因素,創造出適合作物生長的溫室生態環境適宜,環境統籌根據不同作物生長的優化配方的要求),即根據作物在不同生長階段測試的需求標準,通過溫室環境參數的實時檢測,測量自動調節溫室比較各種控制設備后,為了使各種環境因素按照既定要求。