【摘 要】
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为解决北方日光温室内传统的番茄产量预测方法预测精度低,预测结果与实际产量相差较大,无法保证资源的合理利用和经济效益最大化等问题,提出运用将小波分析和BP网络结合的方
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673281),博士后面上项目(2018M631820),青海省重点研发项目(2017-NK-107),辽宁省重点研发项目(2018103007)
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为解决北方日光温室内传统的番茄产量预测方法预测精度低,预测结果与实际产量相差较大,无法保证资源的合理利用和经济效益最大化等问题,提出运用将小波分析和BP网络结合的方式预测温室内番茄产量。首先,利用相应的传感器设备获取温室内的各种变量数据,应用MATLAB R2017a软件对其进行处理并分类,剔除掉偏差较大的数据,并进行特征提取,筛选出8种与番茄产量相关的特征参数作为模型的输入变量。然后,设计构建小波神经网络预测模型,将处理后的数据作为模型的输入变量,并且不断修正模型参数,通过多次训练和校正提升预测精度,并
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