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为了做好冬春茬番茄的茬口安排,提高或保持番茄定植期适宜的温度和光照条件,该文利用大同市温室蔬菜主产区阳高县2014年温室资料,对近年来农民定植经验指标进行了统计、检验;同时以2014年为参照年,统计1991—2015年11月1日至次年1月20日平均气温、极端最低、极端最高气温、平均最高、平均最低气温,假如有3项分别与2014年对应的温度相差2℃以内,就认为是相似年;用逐步回归法模拟了温室内小气候。经验指标表明：定植一般让过三九,如遇寒潮来袭,可推迟定植,避过寒流。温室资料检验表明：2014年定植期间在不同的天气条件下日最高气温、平均气温均达到经验指标要求,而最低气温较低,未能达到经验指标,可通过温室内搭建2层小弓棚达到低温标准。在相似年粗分析中发现：1991—2015年中,75%的年为相似年,即正常年份、正常管理,温室温度均可达到育苗到定植经验指标。逐步回归模拟温室小气候表明：温室内气温除与当天的天空状况有关外,还与前一天温室内外的基础温度有关。 相似文献
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基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型 总被引：1，自引：1，他引：0
为了准确预测马铃薯气候产量达到趋利避害的目的,利用1980—2015 年山西省大同市马铃薯产量及同期国家基准观象台观测到的气候资料,选用传统的统计回归方法和BP神经网络方法分别建立马铃薯产量预报模型。结果表明：通过二次函数曲线和最小二乘法确定马铃薯敏感期的气候因子是气温、日照和降水,其中降水对马铃薯产量的影响最大。通过改进的气候产量算法可以更好地反映气候要素与作物单产之间的函数关系。在Matlab 平台上训练精度设为0.005、学习率0.01 的BP神经网络方法可以很好地逼近非线性函数。用大于1/3 样本进行预报检验表明,在预报精度和拟合精度上,BP神经网络模型都明显优于传统的回归模型,BP神经网络方法在马铃薯产量预报中有具有非常广泛的应用前景。 相似文献
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