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-能管理难题，创新性提出XGBoost-GWO混合机器学习框架，通过SHAP敏感性分析与多目标优化，实现淡水产量（R2=0.9991）与能耗（RMSE=0.0311 kWh/m3）精准预测，揭示温室宽度为关键设计参数，为资源受限地区可持续农业提供智能决策工具。

　　

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农业能耗高的双重挑战。传统温室系统难以平衡淡水生产与能源消耗的复杂关系，尤其在依赖海水淡化技术的太阳能温室中，设计参数优化与实时调控成为制约可持续发展的关键瓶颈。

为破解这一难题，研究人员开发了融合机器学习与多目标优化的智能分析框架。研究以阿曼某太阳能海水温室为原型（长45m×宽16m×高4.8m），集成蒸发冷却与冷凝淡水回收技术，通过系统采集环境参数与运行数据构建预测模型。

研究采用三大关键技术：1）基于五折交叉验证对比XGBoost、CatBoost等6种算法，结合灰狼优化算法（GWO）进行超参数调优；2）应用SHAP值（Shapley Additive Explanations）与Sobol全局敏感性分析解析设计参数影响；3）采用NSGA-II多目标优化算法求解水-能协同最优解。

【The Procedural Framework】
建立包含温室结构参数（宽度、蒸发器高度等）、环境变量（太阳辐射、温湿度）与运行指标的预测体系，XGBoost-GWO模型在淡水产量预测中R²达0.9991，显著优于LSTM等深度学习模型。

【Solar-Assisted Seawater Greenhouse Systems】
敏感性分析显示温室宽度贡献度达37.6%，为最关键设计参数。2m高蒸发器配合0.6透光率屋顶可实现日均99.8m3淡水产量。

【Comparison Performance】
XGBoost-GWO的RMSE较传统MLP降低64%，计算效率提升12%。泰勒图证实其预测稳定性最优，而ElasticNet在能耗预测中表现最差。

【Conclusion】
研究创新性提出"预测-解析-优化"三位一体框架：1）XGBoost-GWO混合模型突破单一算法局限，实现超精确预测（R²>0.99）；2）SHAP分析首次量化温室宽度对水-能平衡的支配性影响；3）多目标优化获得2.75kWh/m3能耗的帕累托最优解。该成果发表于《Sustainable Computing: Informatics and Systems》，为智能农业系统开发提供可解释AI（XAI）技术范式，对解决"水-能-粮"纽带关系具有重要实践价值。

（注：全文严格依据原文数据，专业术语如灰狼优化算法GWO、SHAP值等均保留英文缩写及大小写格式，统计指标R²、RMSE等维持上标规范，未添加任何非原文信息。）