廊坊冬季日光温室气温分析与预报模型研究

摘要

以廊坊地区冬季生产季的日光温室内外的实时气温观测资料为试材,采用BP神经网络方法,研究了日光温室内外温度特征关系,建立了日光温室气温预报模型并对其进行了拟合检验。结果表明:(1)温室内外日平均气温变化规律基本一致,具有很强的相关性,内外逐日气温的峰值与谷值出现的时间大致相符;(2)利用BP神经网络方法建立模型对温室内气温进行模拟,最高气温预报值与实测值均方根误差为3.1℃,符合度指数为0.80,预报绝对误差≤3℃的预报准确率为77%;(3)最低气温预报值与实测值均方根误差为1.2℃,符合度指数为0.93,预报绝对误差≤2℃的预报准确率为90%。说明所建BP神经网络预报模型对廊坊地区日光温室内最高气温和最低气温模拟均有较高的精度,可以用于温室内气温的预测。