【摘 要】
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为了优化海口地区热带兰的栽培环境调控,利用BP神经网络对设施内环境进行模拟预测,并在预测之前针对文心兰进行遮光率的比较筛选,以选择生产文心兰品质较好的环境。结果表明,
【机 构】
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海南大学热带农林学院,海南博大兰花科技有限公司
【基金项目】
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海南省自然科学基金(317049)
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为了优化海口地区热带兰的栽培环境调控,利用BP神经网络对设施内环境进行模拟预测,并在预测之前针对文心兰进行遮光率的比较筛选,以选择生产文心兰品质较好的环境。结果表明,在平均温度26~27℃、平均相对湿度79%~83%、65%遮光率的条件下文心兰的花穗部长度占比最高,倒伏率为1.7%,文心兰品质较好。模型验证结果表明,结构为3-12-3的BP神经网络模型对海口地区文心兰的栽培环境预测效果较好,其中,温度和相对湿度的平均相对误差(RE)分别为3.4%和5.7%,光照强度的均方根误差(RMSE)为3.0 klx
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