LI-RBF算法在光合速率预测模型研究中的应用

宋海声; 赵学深; 刘平和

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LI-RBF算法在光合速率预测模型研究中的应用

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给出了一种改进的RBF神经网络算法-LI-RBF算法,成功应用到温室光合速率预测模型的研究中,采用IEEE1451智能传感器将采集的温室信息,将空气温度、CO2浓度、土壤湿度以及光照强度的采集信息进入输入层,并预测温室大棚农作物光合速率,对预测模型进行仿真测试与性能评估,R2近似为0.9742,接近1,预测模型可行.

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来源
《计算机测量与控制》|2013年第10期|2641-2644|共4页
作者
宋海声; 赵学深; 刘平和;
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作者单位

西北师范大学物理与电子工程学院,兰州730070;

西北师范大学物理与电子工程学院,兰州730070;

西北师范大学物理与电子工程学院,兰州730070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
LI-RBF神经网络; 光合速率; 预测模型; IEEE 1451; 决定系数;
入库时间 2022-08-18 05:13:34

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