【摘 要】
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温度趋势有效预测是实现智能温室环境精准调控的重要基础。作为温室最重要的环境参数,温室内温度与其它环境参数耦合度很高。在智能温室内连续8个月采集其环境数据,利用SPSS
【机 构】
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北华大学电气与信息工程学院,中国农业大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0201501)——养分原位检测与水肥一体化施肥技术及其装备
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温度趋势有效预测是实现智能温室环境精准调控的重要基础。作为温室最重要的环境参数,温室内温度与其它环境参数耦合度很高。在智能温室内连续8个月采集其环境数据,利用SPSS对其进行分析,掌握其时间序列特征,温室内温度及其它环境参数间相关性,筛选出与温度相关性高的光照度、空气湿度和土壤湿度,建立双隐层的复数神经网络的智能温室温度预测模型。将采集的12 900组样本数据划分为训练组和测试组数据,使得训练组和测试组数据覆盖到整个采集周期,以便能够全面反映数据规律。经过试验结果表明,网络结构为384-16-500-1时
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