融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型

摘要：

现有的基于神经网络的光合速率模型仅考虑环境因素,且收敛速度慢.在考虑温度、CO2浓度、光照强度、相对湿度等环境因子的基础上,加入生理因子叶绿素含量,建立融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型.首先利用多因子嵌套试验获得黄瓜幼苗光合速率测试数据825组,然后采用LM训练法进行模型训练,并分析加入叶绿素含量对模型训练结果的影响,最后建立黄瓜幼苗光合速率预测模型并对其采用异校验方式进行验证.试验结果表明,在考虑叶绿素影响的条件下,其训练效果与模型拟合度均优于只考虑环境因子的训练模型,加入叶绿素含量作为输入的LM训练法可有效越过局部平坦区,具有明显的优越性,满足误差小于0.000 1的训练要求,模型预测值与实测值间的决定系数为0.987,误差小于4.68％.

关键词：黄瓜、叶绿素含量、光合速率、预测模型、LM训练法

所属期刊栏目：46

分类号：S126(农业物理学)

资助基金：“十二五”国家科技支撑计划资助项目2012BAH29B04和陕西省科学技术研究发展计划资助项目2013K02-03、2014K02-08-03

在线出版日期：2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：259-263,307