| 基于BP神经网络的日光温室气温预报模型 |
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| 引用本文： | 刘淑梅,薛庆禹,黎贞发,李春,宫志宏,李宁.基于BP神经网络的日光温室气温预报模型[J].中国农业大学学报,2015,20(1):176-184. |
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| 作者姓名： | 刘淑梅 薛庆禹 黎贞发 李春 宫志宏 李宁 |
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| 作者单位： | 天津市气候中心, 天津 300074;天津市气候中心, 天津 300074;天津市气候中心, 天津 300074;天津市气候中心, 天津 300074;天津市气候中心, 天津 300074;天津市气候中心, 天津 300074 |
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| 基金项目： | 科技部公益性行业专项(GYHY201006028,GYHY201306039); 天津市气象局科研课题(201310) |
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| 摘 要： | 为建立日光温室中短期气温预报模型,以2个冬季生产季的日光温室实时气温观测资料为基础,利用BP神经网络建模和曲线拟合的方法,对日光温室1~7d气温预报模型进行了研究。结果表明:1)以室外气温为输入要素的温室气温预报模型,最高气温预报值与观测值的符合度指数(D)为0.68~0.93,均方根误差(RMSE)为3.1~6.3℃;2)最低气温预报值与观测值的符合度指数(D)为0.81~0.95,均方根误差(RMSE)1.5~2.2℃;3)日光温室内最低气温预报绝对误差小于2℃的预报准确率Rate(≤2℃)为78%~95%;4)逐时气温预报模型预报值与实测值的符合度指数(D)为0.95~0.99,均方根误差(RMSE)为1.0~2.8℃,逐时气温预报模型预测准确率较高。结合目前气象台站"周预报"结果,模型可较准确地预报温室内1~7d最低气温,并模拟日光温室内气温的逐时变化,可为冬季日光温室低温灾害预警及室内气温调控提供有益参考。
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| 关 键 词： | 日光温室 BP神经网络 气温 预报模型 |
| 收稿时间： | 2014/2/16 0:00:00 |
An air temperature predict model based on BP neural networks for solar greenhouse in North China |
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| LIU Shu-mei,XUE Qing-yu,LI Zhen-f,LI Chun,GONG Zhi-hong and LI Ning.An air temperature predict model based on BP neural networks for solar greenhouse in North China[J].Journal of China Agricultural University,2015,20(1):176-184. |
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| Authors: | LIU Shu-mei XUE Qing-yu LI Zhen-f LI Chun GONG Zhi-hong and LI Ning |
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| Institution: | Tianjin Climate Center, Tianjin 300074, China;Tianjin Climate Center, Tianjin 300074, China;Tianjin Climate Center, Tianjin 300074, China;Tianjin Climate Center, Tianjin 300074, China;Tianjin Climate Center, Tianjin 300074, China;Tianjin Climate Center, Tianjin 300074, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | solar greenhouse BP neural networks air temperature prediction model |
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