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利用线性和非线性耦合方式建立温室温湿度预测模型

文献类型： 中文期刊

作者： 蔡淑芳 1 ; 林营志 1 ; 吴宝意 1 ; 郑东海 1 ; 雷锦桂 1 ;

作者机构： 1.福建省农业科学院数字农业研究所

关键词： 温室;温度;湿度;模型;ARIMA;RBF

期刊名称： 中国农业气象

ISSN： 1000-6362

年卷期： 2022 年 43 卷 007 期

页码： 527-537

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 基于蔬菜种植试验温室内温度、相对湿度和光照强度的实测数据,根据ARIMA模型和RBF神经网络对线性和非线性问题的预测能力差异,构建ARIMA-RBF神经网络权重组合的温湿度预测模型,对温室内温度和湿度的动态变化进行预测,并比较各模型预测精度.结果表明:温室内温湿度分别具有更明显的线性和非线性变化特征,对应预测性能较好的单一模型分别为ARIMA模型和RBF模型.相较单一模型,ARIMA-RBF神经网络权重组合模型的预测精度更高、稳定性更好.最佳温度组合模型的MAE、MAPE和RMSE分别为1.04℃、2.95%和1.21℃;最佳湿度组合模型的MAE、MAPE和RMSE分别为0.35个百分点、0.36%和0.55个百分点.权重组合模型通过适当的加权策略充分发挥了单一模型对数据不同特征的处理能力,能较好地评估温室内温湿度状态,可为建立更具普适性的温室环境因子模型提供参考.

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