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温室小气候模型具有非线性、强干扰、多参数等特点，以往处理这类模型的常用方法是，将非线性模型进行线性化或对特定的温室进行数据采集，离线辨识获得非线性模型的各类参数，但由于温室材料老化或损坏和种植作物的“活性”以及温室的强干扰特性，导致很多模型参数随时间变化，因此，离线辨识所得机理模型的适应性和有效性较差，该模型无法有效预测温室环境动态变化规律，模型的有效性会严重影响温室环境控制性能指标。