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论文以温室内外的气象数据为输入量,以温室内温湿度等气象因子为输出量,使用改进PSO算法优化的RBF神经网络构建温室内环境温湿度的预测模型。通过实验对预测模型进行仿真测试与性能评估,验证该方法的可行性和有效性。该模型数据获取方便、所需参数少、模拟精度高,为温室内极端温度的预测、调控和管理优化提供了科学依据。