基于PCA-BPNN的温室番茄果实直径预测模型

韩坤林; 王钊英; 杨会民; 陈毅飞; 蒋永新; 张佳喜

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基于PCA-BPNN的温室番茄果实直径预测模型

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【目的】研究温室番茄果实直径变化量的动态预测模型,为番茄所需水肥规律提供数据支持。【方法】选择番茄果实横径为研究对象,以5株番茄果实膨大期的数据建立模型,采用主成分分析法对植物生理生态信息和环境信息进行分析,提取主要成分,以主成分为自变量,输出变量为因变量,建立一个包含空气温度、空气湿度、土壤含水率、叶片温度及果实横径的BP神经网络回归动态预测模型,并以3株番茄果实膨大期内所测的数据作为测试数据进行预测,比较预测值和实测值。【结果】第1株番茄预测值与实测值的决定系数为(R^(2))0.964,均方根误差(RMSE)为0.238,第2株番茄预测值与实测值的决定系数(R^(2))为0.960,均方根误差(RMSE)为0.051,第3株番茄预测值与实测值的决定系数(R^(2))为0.951,均方根误差(RMSE)为0.047。【结论】该模型可以预测温室短时内番茄果实直径变化量,可以用于新疆连栋温室内的秋季番茄果实直径变化预测,可根据预测量与实测量之间差值对水肥实行微调。

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来源
《新疆农业科学》 |2022年第2期|485-492|共8页
作者
韩坤林; 王钊英; 杨会民; 陈毅飞; 蒋永新; 张佳喜;
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作者单位

新疆农业大学机电工程学院;

新疆农业科学院;

新疆农业科学院农业机械化研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类农业物理学;
关键词
主成分分析; 回归模型; 神经网络; 温室番茄;

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