【摘 要】
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为深入分析新型异质复合墙体日光温室的保温特性与应用前景,利用广义回归神经网络算法训练样本数据,通过三次样条插值法对训练结果拟合,建立冬季温室温度场预测模型。提出确
【机 构】
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河北省农林科学院经济作物研究所; 华北电力大学电气与电子工程学院;
【基金项目】
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河北省第三批“巨人计划”蔬菜科研创新团队项目资助;河北省财政专项(F16R01)
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为深入分析新型异质复合墙体日光温室的保温特性与应用前景,利用广义回归神经网络算法训练样本数据,通过三次样条插值法对训练结果拟合,建立冬季温室温度场预测模型。提出确定最优光滑因子的分组数目的留一优化法。选取河北省农科院经作所设计建造的新型异质复合墙体日光温室的2017年数据进行试验验证。结果表明:该模型预测效果良好,分组数目约为样本数目的1/16时训练效果最佳,预测温度与实际温度平均误差0.276 5℃,相关系数大于0.99,具有较好的精度与稳定性。本模型预测温室温度场效果良好,可用于预测冬季温室最低温度确定作物最优定植时间。
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