日光温室内作物干物质积累预测新方法研究

• 作者: 乔晓军 张云鹤 王成
• 来源期刊: 林业机械与木工设备
• 关键词: 干物质积累 模型 神经网络 VC++
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: S625
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2953.2005.06.008

摘要

介绍了一种有效结合神经网络和作物生长模型预测日光温室内作物干物质积累的方法,该方法既解决了经验模型的解释性和广适性差的缺点,又解决了机理模型难以理解和使用、输入多而输出欠稳定的不足.以有效光照积累和有效积温作为输入参数,以作物的干物质积累作为输出参数建立神经网络,利用大量实测数据对神经网络结构进行训练,建立作物干物质积累与有效光照累积和有效积温之间的关系,从而对干物质积累进行预测.并以日光温室内黄瓜为例,采用此方法对其进行干物质积累的预测,与实际测量结果相比较,误差率不超过10%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王成		71	1164	18.0	31.0
2	乔晓军		66	1269	18.0	33.0
3	张云鹤		13	159	7.0	12.0