基于BP神经网络的杨梅大棚内气温预测模型研究

发布时间：2017-04-15 00:17

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【摘要】：利用2009年12月-2010年5月塑料大棚内外观测的气象数据,构建了基于BP神经网络的杨梅生产大棚内的最高、最低气温预测模型,根据逐时转化系数计算出棚内相应的逐时气温,达到逐时预报大棚内气温的目的。通过模拟回代和对独立试验数据的验证,基于BP神经网络模型对大棚内日最低气温、日最高气温和逐时气温预测值与实际值的回归估计标准误差(RMSE)分别为0.8℃、1.4℃和0.7℃,精度明显高于同时利用逐步回归法建立的模型。该模型所需参数少,实用性强,模拟精度高,可为设施杨梅气象服务和环境调控提供依据。
【作者单位】： 浙江省气候中心;慈溪市气象局;南京信息工程大学应用气象学院;温州市气象局;
【关键词】： 神经网络 气温 模拟模型 设施杨梅栽培
【基金】：公益性行业(气象)科研专项“设施农业及特色农产品气象保障关键技术研究”(GYHY200906023) 科技部农业科技成果转化资金项目“基于GIS的特色经济作物种植潜力分析与示范”(2008GB24160442) 浙江省科技厅科技计划“浙江杨梅气候生态研究”(2005C33050)
【分类号】：S667.6;S628;S162.41
【正文快照】： 杨梅(Myrica rubra)主要分布在长江流域以南、海南岛以北即20°N-31°N的区域[1]。杨梅的经济栽培主要集中在浙江、福建、江苏、广东、湖南、云南等省,其中浙江省杨梅的栽培面积、产量、品质均居全国之首[2]。杨梅传统栽培方式都是露天种植,低温冰冻、高温热害、暴雨、台风、

【参考文献】

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本文编号：307196