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基于PLSR和BPNN方法的番茄光合速率预测比较(英文)
被引量：
5
1
作者
李婷
季宇寒
+2 位作者
张漫
沙莎
李民赞
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第S2期222-229,共8页
CO2作为温室作物光合作用的重要原料,不同环境因子交互作用的植株叶片对CO2浓度需求具有较大差异。为寻求CO2浓度合理增施量,该文基于偏最小二乘法和BP神经网络方法对不同生长阶段番茄作物进行光合速率预测,进而探讨作物生长过程中可通...
CO2作为温室作物光合作用的重要原料,不同环境因子交互作用的植株叶片对CO2浓度需求具有较大差异。为寻求CO2浓度合理增施量,该文基于偏最小二乘法和BP神经网络方法对不同生长阶段番茄作物进行光合速率预测,进而探讨作物生长过程中可通用的光合速率预测方法。试验以无线传感器网络系统实时监测环境信息(CO2浓度,光照强度,空气温度及相对湿度),以LI-6400XT光合速率仪获取作物单叶净光合速率。剔除样本奇异点后,对样本值进行统一归一化。以CO2浓度、光照强度、空气温度及相对湿度为模型输入变量,以光合速率为输出量,利用偏最小二乘法和BP神经网络方法分别建立番茄幼苗期,开花期及结果期的光合速率预测模型。模型验证结果表明,偏最小二乘法在番茄各生长阶段的决定系数分别为0.74,0.88和0.85,最大相对误差为15.01%;而BP神经网络在各阶段具有较高的预测精度,其决定系数分别为0.94,0.96和0.97,最大相对误差为9.56%。因此,基于BP神经网络模型预测了特定环境下的CO2浓度饱和点,为温室CO2增施提供依据。
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关键词
温室
无线传感器网络
光合
番茄
偏最小二乘回归
BP神经网络
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职称材料
题名
基于PLSR和BPNN方法的番茄光合速率预测比较(英文)
被引量：
5
1
作者
李婷
季宇寒
张漫
沙莎
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
中国农业大学农业信息采集技术教育部重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第S2期222-229,共8页
基金
National Natural Science Fund(31271619)
the Doctoral Program of Higher Education of China(20110008130006)
文摘
CO2作为温室作物光合作用的重要原料,不同环境因子交互作用的植株叶片对CO2浓度需求具有较大差异。为寻求CO2浓度合理增施量,该文基于偏最小二乘法和BP神经网络方法对不同生长阶段番茄作物进行光合速率预测,进而探讨作物生长过程中可通用的光合速率预测方法。试验以无线传感器网络系统实时监测环境信息(CO2浓度,光照强度,空气温度及相对湿度),以LI-6400XT光合速率仪获取作物单叶净光合速率。剔除样本奇异点后,对样本值进行统一归一化。以CO2浓度、光照强度、空气温度及相对湿度为模型输入变量,以光合速率为输出量,利用偏最小二乘法和BP神经网络方法分别建立番茄幼苗期,开花期及结果期的光合速率预测模型。模型验证结果表明,偏最小二乘法在番茄各生长阶段的决定系数分别为0.74,0.88和0.85,最大相对误差为15.01%;而BP神经网络在各阶段具有较高的预测精度,其决定系数分别为0.94,0.96和0.97,最大相对误差为9.56%。因此,基于BP神经网络模型预测了特定环境下的CO2浓度饱和点,为温室CO2增施提供依据。
关键词
温室
无线传感器网络
光合
番茄
偏最小二乘回归
BP神经网络
Keywords
greenhouses
wireless sensor networks
photosynthesis
tomato
partial least squares regression
back-propagation neural network
分类号
S641.2 [农业科学—蔬菜学]
S626 [农业科学—园艺学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PLSR和BPNN方法的番茄光合速率预测比较(英文)
李婷
季宇寒
张漫
沙莎
李民赞
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
5
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