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基于BP神经网络的日光温室气温预报模型

2015-02-15分类号:S625.5

【作者】刘淑梅  薛庆禹  黎贞发  李春  宫志宏  李宁  
【部门】天津市气候中心  
【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...
【关键词】日光温室  BP神经网络  气温  预报模型
【基金】科技部公益性行业专项(GYHY201006028,GYHY201306039); 天津市气象局科研课题(201310)
【所属期刊栏目】中国农业大学学报
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