基于XGBoost-GWO混合模型的太阳能海水温室系统水-能协同优化研究

本研究针对干旱地区温室系统水-能协同优化难题，通过XGBoost-GWO混合模型实现淡水产量（R2=0.9991）与能耗（RMSE=0.0311 kWh/m3）的精准预测，结合SHAP与多目标优化揭示温室宽度为关键设计参数，为资源受限地区提供智能农业解决方案。

　　

随着全球气候变化加剧，干旱半干旱地区面临淡水资源匮乏与能源消耗激增的双重压力。传统温室系统在协调水-能关系时往往捉襟见肘，尤其当太阳能驱动的海水温室需要同时满足作物栽培与淡水生产需求时，系统参数的复杂交互使得优化设计成为国际难题。

研究人员创新性地构建了机器学习驱动的研究框架，通过整合六种算法模型与多维度验证手段，破解了温室系统水-能协同预测的精度瓶颈。研究采用五折交叉验证评估XGBoost、CatBoost等模型性能，结合灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)进行超参数调优，并引入SHAP（Shapley Additive Explanations）可解释性分析揭示参数贡献度。实验数据来自阿曼某实际运行的太阳能海水温室，其结构包含45m×16m×4.8m的主体和2组蒸发器。

关键技术包括：1) 混合机器学习模型构建，对比XGBoost、LSTM等算法在预测淡水产量(单位m3/day)与能耗(kWh/m3)的差异；2) 基于Sobol法的全局敏感性分析；3) 多目标优化寻找帕累托前沿。

【The Procedural Framework】
研究团队建立了包含数据采集、特征工程、模型训练与优化的完整流程。通过监测温室宽度、蒸发器高度等12项结构参数与太阳辐射等环境变量，构建包含3,600组样本的数据集。

【Solar-Assisted Seawater Greenhouse Systems】
系统解析显示，温室采用2.0m×15.6m的纸板蒸发器实现海水蒸发冷却，结合0.6透光率的屋顶设计，在测试中达到日均99.80m3淡水产量。

【Comparison Performance】
XGBoost-GWO模型表现最优，其淡水预测R²达0.9991，显著优于DNN等深度学习模型。特征重要性分析表明温室宽度贡献度达34.7%，而SHAP值证实蒸发器高度与屋顶透光率存在非线性交互效应。

【Conclusion】
研究实现了三大突破：1) 创建当前最精确的水-能预测模型(RMSE降低64%)；2) 通过MOO获得2.75kWh/m3能耗的优化配置；3) 首次将GWO算法应用于温室系统参数优化。该成果为《Sustainable Computing: Informatics and Systems》提供了智能农业领域的重要方法论创新，其框架可扩展至光伏温室等其他可持续系统设计。

讨论部分强调，相比传统统计方法，该混合模型兼具ANN（人工神经网络）的拟合能力与决策树的可解释性，特别是在处理蒸发器高度(2-4m)与产量非单调关系时展现出独特优势。未来研究可结合数字孪生技术实现实时调控，进一步推动精准农业发展。