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给出了一种改进的RBF神经网络算法—LI-RBF算法,成功应用到温室光合速率预测模型的研究中,采用IEEE1451智能传感器将采集的温室信息,将空气温度、CO2浓度、土壤湿度以及光照强度的采集信息进入输入层,并预测温室大棚农作物光合速率,对预测模型进行仿真测试与性能评估,R2近似为0.9742,接近1,预测模型可行。