【摘 要】
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提出了基于离散曲率算法的温室CO2优化调控模型,通过设计嵌套试验采集温室不同温度、光照强度、CO2浓度组合下的番茄光合速率,利用支持向量机回归算法(Support vector regres
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,农业农村部农业物联网重点实验室,陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31671587,31501224),陕西省重点研发计划项目(2018TSCXLNY0502),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2452017124).
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提出了基于离散曲率算法的温室CO2优化调控模型,通过设计嵌套试验采集温室不同温度、光照强度、CO2浓度组合下的番茄光合速率,利用支持向量机回归算法(Support vector regression algorithm,SVR)构建光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用 L 弦长曲率算法实现CO2响应曲线离散曲率的计算,利用爬山法获得不同温度、光照强度组合条件的CO2响应曲线曲率最大点,以此作为效益最优的调控目标值,进而基于SVR构建CO2优化调控模型。结果表明,调控模型的决定系数为0.99、均
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