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华中地区夏季通风条件下连栋温室环境因子的BP神经网络模拟

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毕业论文范文题目:华中地区夏季通风条件下连栋温室环境因子的BP神经网络模拟,论文范文关键词:华中地区夏季通风条件下连栋温室环境因子的BP神经网络模拟
华中地区夏季通风条件下连栋温室环境因子的BP神经网络模拟毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:温室是设施园艺中比较成熟的农业生产设施之一,它能够提供一个相对独立的环境系统,为作物的生长提供良好的环境条件,克服外界环境变化对作物生长的影响,而实现作物的周年性生产。为了更好地实现温室生产,对温室环境实施精确控制,越来越受到人们的关注。人工神经网络具有良好的自适应性、自组织及很强的学习、联想、容错和抗干扰能力,可灵活方(此处忽略..)便的对多因子的复杂未知系数进行建模。针对传统数学模拟方法不能良好解决的这些问题,本文利用神经网络方法,研究设计了一种BP神经网络来实现对3连栋塑料温室的环境建模,为温室环境的精确控制提供良好的前提条件。通过温室环境试验,研究不同条件下温室对温室内环境因子变化的影响,为温室环境控制提供理论依据。研究结果表明:温室处于不同的工(此处忽略..)况条件下,温室内的环境因子变化十分复杂,没有明显的规律可循,不可以用简单的数学方法对温室内的环境变化做精确的描述,各环境因子之间的关系复杂多变,具有复杂的交互作用,使温室数学模型建立较为困难。论文以华中农业大学工程技术学院温室试验基地为研究对象,进行4因素两水平正交试验获得试验数据,将温室外的环境参数作为输入参数,将需要控(本文此处忽略..)制的温室内的环境参数作为待预测的参数,建立BP神经网络数学模型,来实现参数预测。将原始数据进行预处理,并通过对不同网络结构、不同算法条件下建立的神经网络模型的综合比较,确定神经网络结构为9-11-5型,网络算法为traingdx在该条件下得到的预测效果较好,并能保证网络的良好的泛化能力。并提供了应用MATLAB神经网络工具箱编写(此处忽略..)的主要程序代码。为了验证该预测系统的准确性和实用性,论文选取80组温室内外环境试验数据对模型进行仿真和泛化处理,将利用该预测模型得到的结果和实际试验数据比较,表明预测效果良好,traingdx有很好的泛化能力。从而表明该预测系统有一定的使用价值,对华中地区温室生产有指导作用,对温室环境控制研究有参考的价值。


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