首页|基于2种算法的日光温室日均气温预测模型比较研究

基于2种算法的日光温室日均气温预测模型比较研究

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
为科学精准地为温室大棚生产提供气象服务,2020年11月—2021年5月分别在位于陕西省关中的泾阳县和陕北的延川县选择砖墙和土墙两种主要的生产棚型进行了大棚内外气温的对比观测试验,并采用BP神经网络和多元线性回归分析2种算法对不同棚型和晴空条件下的棚内气温进行了模拟预测研究.结果表明:利用BP神经网络方法建立的预测模型较多元线性回归分析方法的模拟精度更高,BP神经网络方法对泾阳和延川梁家河试验示范园日光温室内气温预测模型拟合优度R2分别达0.75和0.77,均方误差分别为1.92℃和1.90℃;控制条件下,砖墙结构比土墙结构日光温室的气温预测精度更高;多云天气条件下模型的预测精度更高.

杨义、洪波、李艳莉、杭兴、张锋

展开 >

西安会泽计算机科技有限公司,西安 710043

陕西省生物农业研究所,西安 710043

陕西省农业遥感与经济作物气象服务中心,西安 710014

日光温室 日均气温 神经网络 多元线性回归 预测模型

西安市科技局农业科技创新计划

20193068YF056NS056

2022

陕西气象
陕西省气象局 陕西省气象学会

陕西气象

影响因子：0.492
ISSN：1006-4354
年,卷(期)：2022.(3)
  • 1
  • 12