在智慧农业方向，我们最近把实验重心放在温室环境调控中的“执行器时滞”问题上。温室的开窗、湿帘、遮阳和补光并非瞬时生效，温度与湿度对动作的响应通常有数分钟到十几分钟的滞后，直接用固定阈值或 PID 控温，容易出现反复动作和白天超调。
现阶段做法是：以温湿度、光照、CO₂ 和执行器状态的历史日志为输入，训练一个轻量时序预测模型，滚动预测未来 15~30 分钟的环境轨迹；再把预测结果交给带约束的规则优化器，提前调整设定点，减少“等超限再纠偏”。在合作园区的单栋试验温室中，夏季白天温度超调累计时长下降约 18%，开窗与湿帘的动作频次下降约 12%。样本量有限，暂不宣称普适性。
下一步计划有两点：
- 引入短期天气预报与作物生育期信息，做前馈补偿，让调控目标从“温度达标”转为“积温与能耗的权衡”；
- 把夜间保温、白天通风的能耗计入目标函数，验证降温效果与运行电费的边际关系。
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