【摘 要】
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针对目前温室环境系统中,环境监测数据只能反映当前环境状况,无法预测温室环境变化趋势,导致温室环境控制效果差的问题,提出一种基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法。以采集的温室内温度、湿度以及二氧化碳浓度的历史数据作为预测模型的输入,建立Elman神经网络预测模型,进而实现精确的温室环境因子变化预测。结果表明,Elman模型优于BP和RBF模型,温度、湿度和二氧化碳浓度预测结果的均方误差分别为0.0039、0.0059和0.0283,决定系数分别为0.9915、0.9678和0.9739。该模型预测结
【机 构】
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天津农学院工程技术学院,天津农学院园艺园林学院
【基金项目】
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天津市研究生科研创新项目(2020YJSS123),天津市企业优秀科技特派员项目(19JCTPJC56700),天津市农业科技成果转化与推广项目(201703080),天津市企业科技特派员项目(20YDTPJC01330)。
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针对目前温室环境系统中,环境监测数据只能反映当前环境状况,无法预测温室环境变化趋势,导致温室环境控制效果差的问题,提出一种基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法。以采集的温室内温度、湿度以及二氧化碳浓度的历史数据作为预测模型的输入,建立Elman神经网络预测模型,进而实现精确的温室环境因子变化预测。结果表明,Elman模型优于BP和RBF模型,温度、湿度和二氧化碳浓度预测结果的均方误差分别为0.0039、0.0059和0.0283,决定系数分别为0.9915、0.9678和0.9739。该模型预测结
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