<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інтегральний критерій для оптимізації мікроклімату теплиць при вирощуванні полуниці

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСуворін, О. І.uk
dc.contributor.authorКабачій, В. В.uk
dc.contributor.authorSuvorin, O. I.en
dc.contributor.authorKabachii, V. V.en
dc.titleІнтегральний критерій для оптимізації мікроклімату теплиць при вирощуванні полуниціuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationСуворін О. І., Кабачій В. В. Інтегральний критерій для оптимізації мікроклімату теплиць при вирощуванні полуниці // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28206.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28206
dc.identifier.udc631.544.4:681.5
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54553
dc.description.abstractЗапропоновано новий інтегральний показник BOCO (Biophysical Optimization Criterion based on CO₂) для комплексної оцінки якості мікроклімату у теплицях. Показник враховує взаємодію температури, вологості, концентрації CO₂, освітленості та живлення рослин.uk
dc.description.abstractA new integrated indicator BOCO (Biophysical Optimization Criterion based on CO₂) is proposed for comprehensive assessment of greenhouse microclimate quality. The indicator accounts for interactions between temperature, humidity, CO₂ concentration, lighting, and plant nutrition.en
dc.subjectточне землеробствоuk
dc.subjectмікроклімат теплицьuk
dc.subjectVPDen
dc.subjectIoTen
dc.subjectполуницяuk
dc.subjectавтоматизоване управлінняuk
dc.subjectprecision farmingen
dc.subjectgreenhouse microclimateen
dc.subjectstrawberryen
dc.subjectautomated controlen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesArtificial Intelligence in Solar-Assisted Greenhouse Systems: A Technical, Systematic and Bibliometric Review of Energy Integration and Efficiency Advances / E. Villagran et al. Technologies. 2025. Vol. 13, no. 12. URL: https://doi.org/10.3390/technologies13120574.en
dc.relation.referencesData-driven evaluation of machine learning models for climate control in operational smart greenhouses / J. Morales-Garcia et al. J. Ambient Intell. Smart Environ. 2023. Vol. 15, no. 1. P. 3–17. URL: https://doi.org/10.3233/AIS-220441.en
dc.relation.referencesEco-friendly strategy for CO2 enrichment performance in commercial greenhouses based on the CO2 spatial distribution and photosynthesis / Y. Zhang et al. Scientific Reports. 2023. Vol. 13, no. 1. P. 17277. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-023-442009.en
dc.relation.referencesHourly photosynthetically active radiation prediction in solar greenhouses using Bayesian optimized machine learning and deep learning based on limited local weather data / M. Wu et al. Computers and Electronics in Agriculture. 2025. Vol. 237. P. 110680. URL: https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110680.en
dc.date.accessioned2026-09-17T10:08:46Z
dc.date.available2026-09-17T10:08:46Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
28206.pdf
Розмір:
455,58 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації (2026)