基于两种神经网络的温室CO2控制研究

• 作者: 张明 项美晶
• 来源期刊: 农业技术与装备
• 学科: 农学
• 关键词: 神经网络 温室 光合作用 CO2控制
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 11-12
• 分类号: S625.5
• 字数: 1523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-887X.2010.02.011

摘要

根据作物光合作用对温室CO2浓度的非线性,结合神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种CO2调控技术.结合温室作物光合作用和CO2变化规律,分别运用BP神经网路和RBF神经网络建立温室作物光合速率与CO2的量化模型,并进行分析比较2种网络的性能,得出预测精度较高的一种模型,可作为温室CO2控制系统依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明		6	80	2.0	6.0
2	项美晶	浙江省台州学院物理与电子工程学院	1	0	0.0	0.0