CAJ | 학술논문

利用浙江省慈溪市草莓塑料大棚和南京信息工程大学农业气象试验站番茄塑料大棚的小气候观测数据及气象站资料,建立3个以棚外辐射、温度、相对湿度和风速为输入变量,棚内温度和相对湿度为输出变量的BP神经网络预测模型.结果表明,3个模型气温训练值与实测值的均方根误差(RMSE)都在2℃以内,相对误差都在4％左右；相对湿度训练值的RMSE都在7个百分点以内,相对误差不超过7％.利用此模型得到的气温预测值与实测值的RMSE都在2℃左右,冬季气温的相对误差较大,春季通风和不通风模型气温的相对误差不超过6％；相对湿度预测值的RMSE都在7个百分点以内,相对误差不超过9％.说明所建BP神经网络模型对于不同季节、不同通风条件、不同作物的大棚温湿度模拟都有较高的精度,能够满足棚内温湿度的预测要求,且对温度的模拟精度高于对相对湿度的模拟.
이용절강성자계시초매소료대붕화남경신식공정대학농업기상시험참번가소료대붕적소기후관측수거급기상참자료,건립3개이붕외복사、온도、상대습도화풍속위수입변량,붕내온도화상대습도위수출변량적BP신경망락예측모형.결과표명,3개모형기온훈련치여실측치적균방근오차(RMSE)도재2℃이내,상대오차도재4％좌우；상대습도훈련치적RMSE도재7개백분점이내,상대오차불초과7％.이용차모형득도적기온예측치여실측치적RMSE도재2℃좌우,동계기온적상대오차교대,춘계통풍화불통풍모형기온적상대오차불초과6％；상대습도예측치적RMSE도재7개백분점이내,상대오차불초과9％.설명소건BP신경망락모형대우불동계절、불동통풍조건、불동작물적대붕온습도모의도유교고적정도,능구만족붕내온습도적예측요구,차대온도적모의정도고우대상대습도적모의.