基于XGBoost-GWO混合优化的海水温室水-能协同预测与多目标调控研究

针对干旱地区温室系统水-能协同管理的复杂优化难题，研究人员创新性地构建了集成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（R2=0.9991）与能耗（2.75 kWh/m3）的精准预测与调控，为智能农业系统设计提供可解释性决策工具。

　　

在全球淡水资源日益紧缺的背景下，干旱半干旱地区的农业生产面临严峻挑战。传统温室系统往往存在能耗高、淡水利用率低等问题，而结合海水淡化技术的太阳能温室虽能缓解这一矛盾，却因复杂的多变量耦合特性难以实现精准调控。这种水-能协同管理的瓶颈严重制约了可持续农业的发展，特别是在中东、北非等缺水地区。

为突破这一技术难题，研究人员开展了一项创新性研究，通过机器学习方法构建太阳能海水温室系统的水-能协同预测模型。研究团队首先系统分析了影响温室性能的关键参数，包括温室宽度（16 m）、蒸发器尺寸（2.0 m×15.6 m×0.2 m）等结构特征，以及太阳辐射、温湿度等环境变量。在此基础上，研究采用五折交叉验证对比了XGBoost、CatBoost、SVR等六种机器学习算法，并创新性地引入灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）进行超参数调优。

技术方法上，研究通过特征工程整合多维数据，运用SHAP（Shapley Additive Explanations）值解析变量贡献度，结合泰勒图和Sobol全局敏感性分析评估模型性能。特别值得注意的是，团队采用多目标优化（Multi-Objective Optimization, MOO）方法寻找淡水产量与能耗的最佳平衡点，并通过实验数据验证预测准确性。

研究结果部分显示：

1. 模型比较：XGBoost-GWO组合表现最优，淡水预测R²达0.9991，RMSE仅0.4933；能耗预测RMSE低至0.0311，显著优于LSTM等深度学习模型。
2. 敏感性分析：SHAP分析揭示温室宽度是最关键设计参数，其对系统性能的影响占比达38.7%。
3. 最优配置：多目标优化获得日产淡水99.80 m3、能耗2.75 kWh/m3的黄金方案，较传统设计效率提升21%。

讨论部分强调，该研究首次将可解释AI（XAI）技术与混合机器学习模型相结合，不仅解决了传统统计模型适应性差的问题，还通过参数敏感性分析为温室工程设计提供了量化依据。特别是在实际应用中，模型对光伏发电时段的智能调度可使系统能耗降低15-20%，这对依赖太阳能的海水温室系统具有重要经济价值。

这项发表于《Sustainable Computing: Informatics and Systems》的研究，为干旱地区农业可持续发展提供了兼具预测精度与工程指导价值的智能解决方案。其创新性体现在三方面：一是建立首个集成GWO优化的XGBoost水-能预测框架；二是通过SHAP与Sobol双重视角解析设计参数影响；三是开发出可直接应用于工程实践的多目标优化配置方案。这些突破使得该系统在阿曼等中东国家的示范项目中展现出显著的应用潜力，未来或将成为应对全球水-能-粮纽带挑战的关键技术之一。