基于广义回归神经网络异质复合墙体日光温室温度场的预测

• 作者: 尹庆珍 张天策 郄丽娟 韩建会
• 来源期刊: 中国农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 日光温室 广义回归神经网络 留一优化法 温度场预测
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 137-146
• 页数: 10页
• 分类号: S625.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11841/j.issn.1007-4333.2019.06.16

摘要

为深入分析新型异质复合墙体日光温室的保温特性与应用前景,利用广义回归神经网络算法训练样本数据,通过三次样条插值法对训练结果拟合,建立冬季温室温度场预测模型.提出确定最优光滑因子的分组数目的留一优化法.选取河北省农科院经作所设计建造的新型异质复合墙体日光温室的2017年数据进行试验验证.结果 表明:该模型预测效果良好,分组数目约为样本数目的1/16时训练效果最佳,预测温度与实际温度平均误差0.276 5℃,相关系数大于0.99,具有较好的精度与稳定性.本模型预测温室温度场效果良好,可用于预测冬季温室最低温度确定作物最优定植时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹庆珍	河北省农林科学院经济作物研究所	59	199	8.0	10.0
2	郄丽娟	河北省农林科学院经济作物研究所	34	134	7.0	9.0
3	韩建会	河北省农林科学院经济作物研究所	36	215	8.0	13.0
4	张天策	华北电力大学电气与电子工程学院	3	2	1.0	1.0