这段代码的主要目的是加载和处理气象数据，并将其重新采样以适应特定的时间分辨率。以下是代码的详细解释：1. 代码概述目的：从 .mat 文件中加载气象数据。对气象数据进行处理和转换（如相对湿度转换为水蒸气密度、CO2 浓度单位转换等）。使用插值方法将数据重新采样到更高的时间分辨率。功能：加载气象数据。转换气象数据（如湿度、CO2 浓度等）。使用三次样…

这段代码是一个用于启动强化学习（Reinforcement Learning, RL）训练任务的脚本。它通过加载超参数并调用 runExperiment 函数来训练 RL 代理。以下是代码的详细解释：1. 代码概述目的：启动 RL 训练任务，针对特定的温室控制环境（如 GreenLightHeatCO2）。使用 PPO 算法进行训练。功能：解析命令…

这段代码是一个用于训练和评估强化学习（Reinforcement Learning, RL）代理的完整框架，专门针对温室控制环境（如 GreenLightHeatCO2）。它结合了 Stable-Baselines3、Weights and Biases（wandb） 和 OpenAI Gym，提供了从环境创建、模型训练到结果记录和保存的全流程功能…

这段代码是一个用于训练强化学习（Reinforcement Learning, RL）代理的脚本，专门针对名为 GreenLightHeatCO2 的环境。它使用 Stable-Baselines3 库中的 PPO（Proximal Policy Optimization） 算法进行训练，并将训练结果记录到 Weights and Biases（w…

这段代码是一个用于训练强化学习（RL）代理的脚本，专门针对名为 GreenLightHeatCO2 的环境。它使用 Stable-Baselines3 库中的 PPO（Proximal Policy Optimization）算法进行训练，并将训练结果记录到 Weights and Biases（wandb）平台。以下是代码的详细解释：1. 脚本概…

这段代码的主要目的是设置和运行一个名为 GreenLightHeatCO2 的强化学习环境，并使用预定义的超参数来初始化环境和模型。以下是代码的详细解释：导入必要的库和模块：os：用于设置环境变量。numpy：用于数值计算。GreenLightBase, GreenLightCO2, GreenLightHeatCO2：这些是自定义的环境类，分别代…

这段代码实现了一个用于测试 GreenLight 温室模型 在 Cython 中实现的实验。它通过加载 MATLAB 生成的状态、控制信号和气象数据，运行温室环境模拟，并记录实验结果。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如时间步长、日期、积分方法等）。数据加载…

这段代码实现了一个基于 规则控制器（Rule-Based Controller） 的温室环境模拟实验，用于运行 GreenLight 温室模型并保存温室状态、控制信号和气象数据。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如环境 ID、配置文件路径等）。参数加载:加载…

这段代码实现了一个基于 规则控制器（Rule-Based Controller） 的温室环境模拟实验，用于测试不同控制频率和时间步长对温室环境性能的影响。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如环境 ID、起始日期、配置名称等）。参数加载:加载环境参数并初始化温…

这段代码实现了一个基于 规则控制器（Rule-Based Controller） 的温室环境模拟实验，用于运行 GreenLight 温室模型并可视化温室状态和控制信号。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个部分组成：参数解析:使用 ArgumentParser 解析命令行参数（如起始日期）。参数加载:加载环境参数并初始化温室环境。…