基于Bp神经网络的温室番茄气孔导度的模拟研究

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试验于2009年5月~2010年3月间,在我国青海海东地区和江苏南京温室内分别设计番茄栽培试验,测定和分析作物气孔导度数据和环境数据,研究发现温室番茄气孔导度与叶片温度成正相关,与饱和水气压差和CO2浓度呈负相关,气孔导度与光合有效辐射相关不显著。在此基础上,构建基于Bp神经网络的温室番茄叶片气孔导度模拟模型。结果表明,模型对"苏粉8号"和"大红"品种的气孔导度日变化的模拟值与实测值间基于1 1线的决定系数(R2)分别为0.760和0.674,其回归估计标准误差(RMSE)分别为0.054和0.061 m
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