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基于NARX时间序列与BP神经网络的温室大棚不同采暖方式温度预测及节能性研究
1
作者
张伟
秦波
+8 位作者
戈小龙
黄存富
郭文强
李猛
邓晨
崔凤虎
谢小瓯
杨利冬
郭枭
《现代农业研究》
2025年第7期62-72,91,共12页
温度是调控温室大棚作物生长的核心环境参数,不同采暖方式形成的热动态具有很大差异,且传统静态预测模型难以满足复杂热环境的预测需求。本研究结合底角+侧墙暖板、空中悬挂裸膜、墙面装裸膜三种不同采暖方式测温点的温度数据,分别构建...
温度是调控温室大棚作物生长的核心环境参数,不同采暖方式形成的热动态具有很大差异,且传统静态预测模型难以满足复杂热环境的预测需求。本研究结合底角+侧墙暖板、空中悬挂裸膜、墙面装裸膜三种不同采暖方式测温点的温度数据,分别构建了不同采暖方式的传统BP、GA-BP及NARX时间序列神经网络温度预测模型,并结合模型的训练效果、预测精度以及不同采暖方式的节能性进行对比分析。结果表明:NARX神经网络模型训练收敛性与预测精度均显著优于BP和GA-BP模型;NARX神经网络模型中区域1(底角+侧墙暖板)模型预测效果最好,区域2(空中悬挂裸膜)次之,区域3(墙面装裸膜)预测效果欠佳;能耗评估表明,区域1采暖方式的能耗最低,单位面积温差能耗率仅为0.00789 kW・h/(m^(2)·℃·h),区域2次之,区域3能耗最高。本研究通过构建温室大棚内不同区域环境温度的精准预测模型,为温室大棚热环境调控提供了精细化管理依据。此外,通过节能性分析得到能耗较低的最优采暖方式(底角+侧墙暖板),在保障作物生长适宜温度的基础上提升了能源利用效率,为设施农业的精准化管理与可持续发展提供了理论指导。
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关键词
温室大棚
作物生长
温度
NARX时间序列神经网络
BP神经网络
GA-BP神经网络
节能性
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题名
基于NARX时间序列与BP神经网络的温室大棚不同采暖方式温度预测及节能性研究
1
作者
张伟
秦波
戈小龙
黄存富
郭文强
李猛
邓晨
崔凤虎
谢小瓯
杨利冬
郭枭
机构
内蒙古
国
龙能源管理
有限责任公司
内蒙古国龙科技有限责任公司
内蒙古
国
龙新能源开发
有限责任公司
兰州理工大学
出处
《现代农业研究》
2025年第7期62-72,91,共12页
基金
内蒙古自治区重点研发和成果转化计划“PTC低温辐射电热膜及配套系统在设施园艺生产中的应用研究”(项目编号:2023YFHH0039)
企业外派项目“光储电站功率预测偏差引起的电量损失分析”(项目编号:HX2025B50400004)。
文摘
温度是调控温室大棚作物生长的核心环境参数,不同采暖方式形成的热动态具有很大差异,且传统静态预测模型难以满足复杂热环境的预测需求。本研究结合底角+侧墙暖板、空中悬挂裸膜、墙面装裸膜三种不同采暖方式测温点的温度数据,分别构建了不同采暖方式的传统BP、GA-BP及NARX时间序列神经网络温度预测模型,并结合模型的训练效果、预测精度以及不同采暖方式的节能性进行对比分析。结果表明:NARX神经网络模型训练收敛性与预测精度均显著优于BP和GA-BP模型;NARX神经网络模型中区域1(底角+侧墙暖板)模型预测效果最好,区域2(空中悬挂裸膜)次之,区域3(墙面装裸膜)预测效果欠佳;能耗评估表明,区域1采暖方式的能耗最低,单位面积温差能耗率仅为0.00789 kW・h/(m^(2)·℃·h),区域2次之,区域3能耗最高。本研究通过构建温室大棚内不同区域环境温度的精准预测模型,为温室大棚热环境调控提供了精细化管理依据。此外,通过节能性分析得到能耗较低的最优采暖方式(底角+侧墙暖板),在保障作物生长适宜温度的基础上提升了能源利用效率,为设施农业的精准化管理与可持续发展提供了理论指导。
关键词
温室大棚
作物生长
温度
NARX时间序列神经网络
BP神经网络
GA-BP神经网络
节能性
Keywords
greenhouse
crop growing
temperature
NARX time series neural network
BP neural network
GA-BP neural network
energy-conservation
分类号
S625 [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NARX时间序列与BP神经网络的温室大棚不同采暖方式温度预测及节能性研究
张伟
秦波
戈小龙
黄存富
郭文强
李猛
邓晨
崔凤虎
谢小瓯
杨利冬
郭枭
《现代农业研究》
2025
0
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