基于XGBoost-GWO混合模型的太阳能海水温室系统水-能协同优化与智能管理框架

本研究针对干旱地区温室系统水-能管理难题，开发了集成XGBoost-GWO机器学习框架，通过SHAP敏感性分析和多目标优化，实现淡水产量(99.80 m3/天)与能耗(2.75 kWh/m3)的精准预测与协同优化，为可持续农业提供智能决策工具。

　　

在全球气候变化加剧和水资源短缺的背景下，干旱半干旱地区的农业生产面临严峻挑战。传统农业系统不仅消耗大量淡水资源，其能源效率也普遍低下。太阳能海水温室系统作为一种创新解决方案，通过耦合海水淡化与作物栽培，理论上能实现资源循环利用。然而，这类系统在实际运行中面临复杂的水-能平衡难题——温室微气候调节、海水蒸发冷凝过程与电力消耗之间存在着高度非线性的相互作用，传统建模方法难以精确捕捉这些动态关系。

为突破这一技术瓶颈，研究人员在《Sustainable Computing: Informatics and Systems》发表研究，构建了机器学习驱动的智能优化框架。该研究创新性地将六种算法（XGBoost、CatBoost、SVR、MLP、KNN、ElasticNet）与灰狼优化器(GWO)结合，并引入SHAP解释性分析和Sobol全局敏感性分析，首次实现了对温室系统水-能关系的多维度解析。关键技术包括：五折交叉验证确保模型稳健性，泰勒图直观比较预测性能，以及多目标优化(MOO)寻找帕累托最优解。

模型性能比较
通过阿曼实测数据验证，XGBoost-GWO组合展现出卓越预测能力：淡水产量预测R²达0.9991（RMSE=0.4933），能耗预测R²为0.998（RMSE=0.0311）。对比实验中，深度学习模型LSTM因计算耗时和较高误差不具优势，而集成学习模型在准确性与效率间取得最佳平衡。

关键参数识别
SHAP分析揭示温室宽度是影响系统性能的首要因素，其重要性评分超出第二关键参数（蒸发器高度）47%。Sobol全局敏感性分析进一步证实，宽度参数对淡水产量的贡献度达62.3%，对能耗影响的占比为38.7%。

最优配置验证
通过NSGA-II多目标优化获得的理想方案显示：当温室宽度为18.5米、长度45米、蒸发器高度4米时，系统可实现日净水产99.80 m3，单位水耗能降至2.75 kWh/m3，较基线配置提升能效23.6%。

该研究的突破性在于：首次建立可解释的机器学习框架，破解了温室系统水-能协同优化的"黑箱"难题；提出的XGBoost-GWO混合模型预测精度较传统方法提升两个数量级；通过参数敏感性图谱为温室设计提供量化依据。这些成果为干旱地区农业可持续发展提供了智能决策范式，其方法论亦可拓展至其他资源受限型生态系统的优化设计。正如作者Yue Hu强调的，该框架"将可靠预测、可解释见解和实用优化融为一体"，标志着智慧农业向"模型驱动精准调控"迈出关键一步。