【摘 要】
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为寻求北方冬季日光温室最低气温长序列预报方法,以BP、RBF、GRNN神经网络与多元曲线拟合为基础,对日光温室最低气温进行预报。结果表明:神经网络模型具有较好的通用性,在确
【基金项目】
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天津市科技计划项目“基于物联网的日光温室低温冷害监测预警与智能调控技术研究及应用示范”(13ZCZDNC00300);“华北日光温室小气候资源高效利用技术研究(GYHY201306039);天津市气象局科研课题“二代日光温室的气象服务专家系统研发”(201310)
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为寻求北方冬季日光温室最低气温长序列预报方法,以BP、RBF、GRNN神经网络与多元曲线拟合为基础,对日光温室最低气温进行预报。结果表明:神经网络模型具有较好的通用性,在确定网络参数后,对不同棚型进行训练泛化后均可获得较稳定的预报结果;而以多元拟合曲线对不同棚型进行拟合时其曲线方程较难统一,通用性差。经验证:GRNN神经网络的稳定性略优于BP及RBF神经网络,且建模参数较少,数据训练简单,建议在日光温室低温预报中使用。
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