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摘要:
利用山西省忻州市日光温室的室内小气候观测数据及气象站资料,用BP神经网络及逐步回归法建立多种输入变量不同天气条件下的日光温室内最高温度、最低温度的模型.结果表明:利用BP神经网络及逐步回归法建立的模型R2均在0.96以上,RMSE与AE大部分在2℃之下,模拟精度较高.利用逐步回归方法在模拟日光温室内晴天最高、最低温度和寡照的最高温度精度较高,利用BP神经网络模型在多云天气的最高、最低温度与寡照的最低温度模拟的精度较高.选择精度更好的模型对日光温室的极端气温做准确的预测,可为山西省设施农业的管理和调控及小气候预报提供支持.
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文献信息
篇名 山西日光温室逐日极端气温预测模型研究
来源期刊 中国农学通报 学科 农学
关键词 日光温室 极端气温 预报模型
年,卷(期) 2015,(15) 所属期刊栏目 资源·环境·生态·土壤·气象
研究方向 页码范围 240-246
页数 分类号 S165
字数 语种 中文
DOI
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 高丽娜 5 25 3.0 5.0
2 杨勇 10 24 3.0 4.0
3 孙擎 南京信息工程大学灾害预报预警与评估协同创新中心 9 101 7.0 9.0
4 郭翠荣 5 13 2.0 3.0
传播情况
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日光温室
极端气温
预报模型
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研究来源
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引文网络交叉学科
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中国农学通报
旬刊
1000-6850
11-1984/S
大16开
北京朝阳区麦子店街22号楼中国农学会期刊处
2-772
1984
chi
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