【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江省气候中心,慈溪市气象局,南京信息工程大学应用气象学院,温州市气象局
【基金项目】
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公益性行业(气象)科研专项“设施农业及特色农产品气象保障关键技术研究”(GYHY200906023);科技部农业科技成果转化资金项目“基于GIS的特色经济作物种植潜力分析与示范”(2008GB24160442);浙江省科技厅科技计划“浙江杨梅气候生态研究”(2005C33050)
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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。
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