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基于BP神经网络算法的温室番茄CO_2增施策略优化
被引量：
35
1
作者
张漫
李婷
+3 位作者
季宇寒
沙莎
蒋毅琼
李民赞
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期239-245,共7页
CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一，确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量，对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象，将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组，其中，C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分...
CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一，确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量，对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象，将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组，其中，C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分别为（700±50）、（1000±50）、（1300±50）txmol／mol，CK处理组为温室内自然状态下C0：摩尔比（约450μmol／mol）。实验利用无线传感器网络节点实时监测温室环境因子，包括空气温湿度、光照强度和c0：浓度；利用LI-6400XT型便携式光合速率仪进行光合日动态和环境因子交互影响实验测定。光合日动态组间差异性研究表明，对开花期番茄增施1000—1300Ixmol／mol的CO2时，可使番茄单叶净光合速率提高约37．13％-40，42％。以环境因子为输人参数，建立基于BP神经网络的光合速率预测模型，用于不同CO2浓度梯度下的光合日动态预测。结果表明，模型训练集和测试集的相关系数分别为0．98和0．93，预测精度较高；C1、C2、C3和CK处理组的日动态预测相关系数分别为0．96、0．94、0．78和0．96，与实测结果吻合度较高且相对误差较小，因此该模型可以为可变环境下的番茄光合日变化动态预测提供依据。
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关键词
温室番茄
光合
日动态
单叶净光合速率
BP神经网络预测模型
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职称材料
题名
基于BP神经网络算法的温室番茄CO_2增施策略优化
被引量：
35
1
作者
张漫
李婷
季宇寒
沙莎
蒋毅琼
李民赞
机构
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期239-245,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(31271619)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110008130006)
文摘
CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一，确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量，对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象，将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组，其中，C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分别为（700±50）、（1000±50）、（1300±50）txmol／mol，CK处理组为温室内自然状态下C0：摩尔比（约450μmol／mol）。实验利用无线传感器网络节点实时监测温室环境因子，包括空气温湿度、光照强度和c0：浓度；利用LI-6400XT型便携式光合速率仪进行光合日动态和环境因子交互影响实验测定。光合日动态组间差异性研究表明，对开花期番茄增施1000—1300Ixmol／mol的CO2时，可使番茄单叶净光合速率提高约37．13％-40，42％。以环境因子为输人参数，建立基于BP神经网络的光合速率预测模型，用于不同CO2浓度梯度下的光合日动态预测。结果表明，模型训练集和测试集的相关系数分别为0．98和0．93，预测精度较高；C1、C2、C3和CK处理组的日动态预测相关系数分别为0．96、0．94、0．78和0．96，与实测结果吻合度较高且相对误差较小，因此该模型可以为可变环境下的番茄光合日变化动态预测提供依据。
关键词
温室番茄
光合
日动态
单叶净光合速率
BP神经网络预测模型
Keywords
Greenhouse tomatoes Diurnal dynamics of photosynthesis Single leaf net photosynthetic rate BPNN prediction model
分类号
S625.51 [农业科学—园艺学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络算法的温室番茄CO_2增施策略优化
张漫
李婷
季宇寒
沙莎
蒋毅琼
李民赞
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
35
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