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摘要:
现有的基于神经网络的光合速率模型仅考虑环境因素,且收敛速度慢.在考虑温度、CO2浓度、光照强度、相对湿度等环境因子的基础上,加入生理因子叶绿素含量,建立融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型.首先利用多因子嵌套试验获得黄瓜幼苗光合速率测试数据825组,然后采用LM训练法进行模型训练,并分析加入叶绿素含量对模型训练结果的影响,最后建立黄瓜幼苗光合速率预测模型并对其采用异校验方式进行验证.试验结果表明,在考虑叶绿素影响的条件下,其训练效果与模型拟合度均优于只考虑环境因子的训练模型,加入叶绿素含量作为输入的LM训练法可有效越过局部平坦区,具有明显的优越性,满足误差小于0.000 1的训练要求,模型预测值与实测值间的决定系数为0.987,误差小于4.68%.
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文献信息
篇名 融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 黄瓜 叶绿素含量 光合速率 预测模型 LM训练法
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 农业自动化与环境控制
研究方向 页码范围 259-263,307
页数 分类号 S126
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.08.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张海辉 西北农林科技大学机械与电子工程学院 50 835 15.0 28.0
2 胡瑾 西北农林科技大学机械与电子工程学院 18 294 10.0 17.0
3 陶彦蓉 西北农林科技大学机械与电子工程学院 2 34 2.0 2.0
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黄瓜
叶绿素含量
光合速率
预测模型
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农业机械学报
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