【摘 要】
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日光温室作为一个复杂的非线性耦合系统,室内温度受室内外众多环境因素的影响,且大多数因素的监测数据都是非平稳时间序列。因此,在利用这些监测数据进行多元线性回归分析时,所建立的预测模型可能会出现伪回归现象导致模型预测精度较低。为此,提出了基于时间序列协整理论建立温度误差修正模型的方法。利用土后墙日光温室2021年1月收集到室内外气象数据,分别建立了典型晴天和阴天条件下的日光温室白天(9:00-18:0
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院
【基金项目】
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陕西省科技创新引导专项(2021QFY08-01);
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日光温室作为一个复杂的非线性耦合系统,室内温度受室内外众多环境因素的影响,且大多数因素的监测数据都是非平稳时间序列。因此,在利用这些监测数据进行多元线性回归分析时,所建立的预测模型可能会出现伪回归现象导致模型预测精度较低。为此,提出了基于时间序列协整理论建立温度误差修正模型的方法。利用土后墙日光温室2021年1月收集到室内外气象数据,分别建立了典型晴天和阴天条件下的日光温室白天(9:00-18:00)逐时温度误差修正预报模型,并通过模拟回代对模型进行验证。结果显示:阴天和晴天条件下,误差修正模型的预报值与实际值相比,均方根误差分别为0.4234℃和1.5937℃,均低于传统多元线性回归模型的0.5750℃和1.9522℃,有效地提高了预测精度。
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