在农业生产中，温室是一个十分重要的环境，对于植物的生长起着非常关键的作用。为了保证温室中的温度、湿度和气体浓度等重要指标的稳定，一些温室控制系统得以发展。温室控制系统采用各种传感器来监测温室内外的数据，通过执行器实现对温室内的气温、湿度等参数进行控制，以保证植物的健康生长。
但是，由于气候的变化和天气不确定性等原因，温室内的环境参数会经常发生变化，这也对温室控制系统的鲁棒性提出了更高的要求。 因此，控制系统必须能够在面对这些变化时能够及时进行调整和优化，以保证不断地达到最佳状态。
为了实现更为精准和智能的温室控制系统，研究人员开始探索如何利用神经网络来监控温室内的环境参数，并调整控制器以实现更好的精度。在基本控制系统的上部署模糊神经网络控制器，可以良好控制温室的环境参数。
模糊神经网络控制器对控制的精度、鲁棒性和可靠性方面都有很大的提高。与传统的pid控制器相比，模糊神经网络控制器更加灵活和准确，对于非线性和强耦合的动态系统也有着更好的适应性，使得温室控制系统能够在不同的气候条件下持续地保持最佳状态。
研究人员还开发了基于深度学习的温室环境预测算法，这种算法不仅可以实现更为准确的环境预测，也可以保持预测和控制之间的同步性，从而更好地调整控制器的参数和优化控制效果。
总的来说，基于模糊神经网络的控制器和深度学习算法的预测都带来了巨大的优势，为温室控制系统提供了更为灵活、智能和可靠的解决方案。随着技术的不断发展，相信温室控制系统将会变得越来越高效，也会为我们提供更为健康和可持续的生产环境。