【摘 要】
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本文采用综合多种环境因子的信息融合技术对组培苗生长进行建模。首先基于CO2传感器,温度传感器及相对湿度传感器,采用卡尔曼滤波特征级方法对组培苗生长信息进行多传感器信
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本文采用综合多种环境因子的信息融合技术对组培苗生长进行建模。首先基于CO2传感器,温度传感器及相对湿度传感器,采用卡尔曼滤波特征级方法对组培苗生长信息进行多传感器信息融合及计算机仿真,其次,借助Minitab15软件融合信息进行多元统计分析,应用Logistic回归方程对组培苗进行生长建模。由生长方程可知,在一定范围内,温度、相对湿度直接影响组培苗的生长;而CO2左右组培苗的生长,即CO2减小,组培苗的生长缓慢,CO2增大,则组培苗的生长增快。在多元统计建模中,使用主成分分析方法,对组培苗的各生长参数进行主成分分析,判别CO2对于影响组培苗生长具有显著性反映,最后采用回归分析建模方法,基于干质量及多传感器为自变量,建立组培苗预测生长方程,验证了其建模的可行性和准确性,为下一步的深入研究奠定了基础。
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