基于径向基函数神经网络的温室室内温度预测模型

摘要：

试验证实径向基函数神经网络(Radial Basias Function Neural Network)在函数逼近能力、训练速度方面都有良好的性能,采用最小正交二乘法为训练算法,基于传统的数学分析,用PRIVA公司温室监控系统采集数据,选用当前时刻室外温度、风速、太阳辐照度、顶窗开度、内帘幕展开度、水温、室内温度、相对湿度,再加上1个时间间隔、2个时间间隔以前的室内温度作为输入向量,获得了满意的温室室内温度一步预测模型(均方差等于0.0073).该模型为设计温室环境控制器及分析温室性能奠定了良好基础.

关键词：温室、温度、预测模型、径向基函数神经网络

所属期刊栏目：21

分类号：S625.5+1(设施园艺（保护地栽培）)

资助基金：浙江省科技攻关项目2002C2021

在线出版日期：2007-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：549-553