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摘要:
选取武汉市农业气象试验站聚氯乙烯(polyvinyl chloride,简称PVC)温室的小气候观测数据及台站资料,以PVC温室外的气温、相对湿度、风速、太阳辐射为输入变量,温室内温度、相对湿度为输出变量,分别建立典型天气状况下PVC温室温湿度环境的逆向反馈(back propagation,简称BP)神经网络预测模型.结果表明:气温模拟值与实测值的标准误差(root mean squared error,简称RMSE)为1.1~1.4 ℃,相对误差为4.0%~5.7%,相对湿度的RMSE为21%~34%,相对误差为1.7%~3.0%;气温预测值与实测值的气温RMSE为1.5~2.4 ℃,相对误差为0.7%~17%,相对湿度RMSE为 1.5%~4.2%,相对误差为1%~3%.模型模拟效果良好,可为PVC温室内温湿度环境的合理调控提供科学依据.
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内容分析
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文献信息
篇名 武汉市日光温室冬季温湿度环境的神经网络模拟
来源期刊 江苏农业科学 学科 农学
关键词 武汉市 PVC温室 神经网络 模拟
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 农业工程与信息技术
研究方向 页码范围 176-179
页数 4页 分类号 S162.4
字数 3498字 语种 中文
DOI 10.15889/j.issn.1002-1302.2017.03.050
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
武汉市
PVC温室
神经网络
模拟
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏农业科学
半月刊
1002-1302
32-1214/S
大16开
南京市孝陵卫钟灵街50号
28-10
1973
chi
出版文献量(篇)
24128
总下载数(次)
53
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