基于BP神经网络的杨梅大棚内气温预测模型研究

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摘要：利用2009年12月-2010年5月塑料大棚内外观测的气象数据,构建了基于BP神经网络的杨梅生产大棚内的最高、最低气温预测模型,根据逐时转化系数计算出棚内相应的逐时气温,达到逐时预报大棚内气温的目的。通过模拟回代和对独立试验数据的验证,基于BP神经网络模型对大棚内日最低气温、日最高气温和逐时气温预测值与实际值的回归估计标准误差（RMSE）分别为0.8℃、1.4℃和0.7℃,精度明显高于同时利用逐步回归法建立的模型。该模型所需参数少,实用性强,模拟精度高,可为设施杨梅气象服务和环境调控提供依据。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92555X/201103/39005381.html

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关键词：BP神经网络 预测模型 神经网络 神经网 BP神经网络模型 神经网络 气温 模拟模型 设施杨梅栽培