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基于门控循环单元的基质栽培黄瓜结果期蒸散量预测模型

文献类型： 中文期刊

作者： 朱鑫 1 ; 林琼 2 ; 何淽琦 2 ; 易志刚 1 ;

作者机构： 1.福建农林大学机电工程学院

2.福建省农业科学院资源环境与土壤肥料研究所

关键词： 蒸散量;基质栽培;门控循环单元;预测模型

期刊名称： 福建农业学报

ISSN： 1008-0384

年卷期： 2024 年 005 期

页码： 532-539

收录情况： CSCD

摘要： 【目的】实时、准确地预测基质栽培黄瓜结果期蒸散量，指导基质栽培黄瓜灌溉。【方法】通过传感器实时获取黄瓜结果期的温室小气候环境数据，用称量法测量黄瓜蒸散量，以移栽时间、空气温度、空气相对湿度、光照强度及前5天的日均灌溉量为输入变量，利用BP神经网络（Back propagation neural network, BPNN）、卷积神经网络（Convolutional neural networks, CNN）、长短期记忆网络（Long short-term memory, LSTM）和门控循环单元（Gated recurrent unit, GRU）分别建立基质栽培黄瓜蒸散量预测模型，比较不同模型的预测效果，模型数据集的时间间隔设为20 min。【结果】相较于BPNN、CNN及LSTM模型，GRU模型的预测效果最好，其决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）分别为0.857 7、2.327 9 g和1.674 4 g。当实测的黄瓜每日实时累积蒸散量超过50 g时，GRU模型预测的黄瓜每日实时累积蒸散量与实测每日实时累积蒸散量之间的相对误差最小，在0.11%～10.01%。【结论】基于GRU的基质栽培黄瓜结果期蒸散量预测模型预测效果最好，可为基质栽培黄瓜的灌溉系统提供参考。

  • 相关文献

[1]智能温室基质栽培不同品种番茄和草莓硝酸盐残留的分析. 吴敬才,郑回勇,林琼,王煌平,刘波. 2016

[2]水肥一体化循环灌溉系统的设计与试验. 黄语燕,王涛,刘现,郑鸿艺,吴宝意,陈永快. 2019

[3]南方玻璃温室自动化控制系统的设计及管理. 吴敬才,郑回勇,吴燕,尤春中,陈永快. 2014

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