【摘 要】
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为构建较准确的日光温室温湿度预测模型,于2011—2014年冬季(1月、2月、12月)在天津市宝坻区开展温室内外环境监测试验,并建立3种天气类型(晴、多云、阴)下3个时段(0—8时、8
【基金项目】
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天津市农业科技成果转化与推广项目“温室小气候资源高效利用及蔬菜茬口搭配技术集成与应用”(201502150);天津市科委青年基金“日光温室黄瓜霜霉病监测预警技术研究”(16JCQNJC14900);天津市气象局博士基金“日光温室番茄低温寡照影响评估与风险评价研究”(BSJJ201505)
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为构建较准确的日光温室温湿度预测模型,于2011—2014年冬季(1月、2月、12月)在天津市宝坻区开展温室内外环境监测试验,并建立3种天气类型(晴、多云、阴)下3个时段(0—8时、8—17时、17—23时)逐步回归与BP神经网络温室内温湿度预测模型。结果表明;(1)温室内气温逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率(≤3℃)为88%,平均均方根误差(RMSE)为2℃;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率(≤3℃)为94%,平均均方根误差(RMSE)为1.6℃。应用BP神经网络建立的气温预测模型相对更为准确稳定;(2)相对湿度逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率(≤6%)为81%,平均均方根误差(RMSE)为5.7%;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率(≤6%)为80%,平均均方根误差(RMSE)为6.7%。2类模型均不适宜预测8—17时日光温室相对湿度,而17—23时与0—8时应用逐步回归建立的湿度预测模型相对更准确稳定。
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