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基于广义回归神经网络异质复合墙体日光温室温度场的预测

文献类型： 中文期刊

作者： 尹庆珍 1 ; 张天策 2 ; 郄丽娟 1 ; 韩建会 1 ;

作者机构： 1.河北省农林科学院经济作物研究所

2.华北电力大学电气与电子工程学院

关键词： 日光温室;广义回归神经网络;留一优化法;温度场预测

期刊名称： 中国农业大学学报

ISSN： 1009-508X

年卷期： 2019 年 24 卷 006 期

页码： 137-146

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为深入分析新型异质复合墙体日光温室的保温特性与应用前景,利用广义回归神经网络算法训练样本数据,通过三次样条插值法对训练结果拟合,建立冬季温室温度场预测模型.提出确定最优光滑因子的分组数目的留一优化法.选取河北省农科院经作所设计建造的新型异质复合墙体日光温室的2017年数据进行试验验证.结果 表明:该模型预测效果良好,分组数目约为样本数目的1/16时训练效果最佳,预测温度与实际温度平均误差0.276 5℃,相关系数大于0.99,具有较好的精度与稳定性.本模型预测温室温度场效果良好,可用于预测冬季温室最低温度确定作物最优定植时间.

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