基于RBF神经网络的温室温度调控研究

根据光合作用对温室环境因子的非线性,结合RBF神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种温度调控技术。结合温室光照、温度变化规律,运用RBF神经网络建立温室生菜光合速率与二者的量化模型,通过生菜的光合作用速率来衡量生菜生长状况,在温室小气候里实现对生菜产量的量化控制。该模型预测精度较高,可作为温室测控系统环境因子调控依据。     

基于两种神经网络的温室CO_2控制研究

根据作物光合作用对温室CO2浓度的非线性,结合神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种CO2调控技术。结合温室作物光合作用和CO2变化规律,分别运用BP神经网路和RBF神经网络建立温室作物光合速率与CO2的量化模型,并进行分析比较2种网络的性能,得出预测精度较高的一种模型,可作为温室CO2控制系统依据。     

基于信息融合的温室CO2调控量决策方

提出一种以利润最大化为目标的温室CO2调控量决策方法。以生菜为研究对象,运用神经网络建立非线性的植物生长速率预测模型,采用多项式函数拟合得到植物市场价格规律模型,并考虑CO2施肥的成本,寻求最优CO2体积比的调控量。以生菜生长过程中的实验数据和2004～2006年凌家塘批发市场提供的生菜价格季节性变化规律为依据,结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合,为温室测控系统CO2调控量的决策提供了依据。     

基于信息融合的温室CO_2调控量决策方法

提出一种以利润最大化为目标的温室CO2调控量决策方法.以生菜为研究对象,运用神经网络建立非线性的植物生长速率预测模型,采用多项式函数拟合得到植物市场价格规律模型,并考虑CO2施肥的成本,寻求最优CO2体积比的调控量.以生菜生长过程中的实验数据和2004～2006年凌家塘批发市场提供的生菜价格季节性变化规律为依据,结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合,为温室测控系统CO2调控量的决策提供了依据.     

CO 2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。     

设施生菜光合和蒸腾速率影响因素分析与预测模型构建

光合速率及蒸腾速率是植物的2个重要生理指标。在全人工环境下,选取意大利生菜作为对象,设计并开展多环境变量对生菜光合速率及蒸腾速率影响的嵌套实验,得到环境因子对生菜光合速率及蒸腾速率的影响规律,应用神经网络构建生菜幼苗期光合速率及蒸腾速率预测模型。针对幼苗期生菜,选择温度、相对湿度、光子通量密度（Photosynthetic photon flux density, PPFD）及CO2浓度共4个环境影响因素,采用随机森林方法对数据进行相关性分析。结果表明,与蒸腾速率相关性由大到小的因素依次为CO2浓度、温度、相对湿度、PPFD,与光合速率相关性由大到小的因素依次为CO2浓度、PPFD、温度、相对湿度;采用枚举法确定隐藏层节点数和训练函数,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建GA-BP神经网络生理指标预测模型。应用测试数据对模型进行验证,光合速率及蒸腾速率预测值与实测值的决定系数分别为0.96212、0.97944,均方根误差（RMSE）分别为2.9832μmol/(m2·s)、0.0014358mol/(m2·s),表明GA-BP神经网络在模型精度和迭代次数方面性能显著提高。研究结果可为设施生菜生产环境调控提供有效依据。     

基于BP神经网络算法的温室番茄CO2增施策略优化

CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一,确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量,对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象,将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组,其中,C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分别为(700±50)、(1 000±50)、(1 300±50)μmol/mol,CK处理组为温室内自然状态下CO2摩尔比(约450μmol/mol)。实验利用无线传感器网络节点实时监测温室环境因子,包括空气温湿度、光照强度和CO2浓度;利用LI-6400XT型便携式光合速率仪进行光合日动态和环境因子交互影响实验测定。光合日动态组间差异性研究表明,对开花期番茄增施1 000~1 300μmol/mol的CO2时,可使番茄单叶净光合速率提高约37.13%~40.42%。以环境因子为输入参数,建立基于BP神经网络的光合速率预测模型,用于不同CO2浓度梯度下的光合日动态预测。结果表明,模型训练集和测试集的相关系数分别为0.98和0.93,预测精度较高;C1、C2、C3和CK处理组的日动态预测相关系数分别为0.96、0.94、0.78和0.96,与实测结果吻合度较高且相对误差较小,因此该模型可以为可变环境下的番茄光合日变化动态预测提供依据。     

温室蔬菜光合作用特性的试验研究

研究了温室生产中常用的蔬菜品种—茄子、辣椒、生菜在不同气候状况下的光合作用日变化规律,并进行比较,然后以辣椒的净光合速率为指标,建立其与温度和光照强度等因素之间的量化关系,并进行分析。从获得的光合生产函数解析的结果表明:3种蔬菜在不同气候光合作用日变化呈特定规律,各环境因子之间互作效应显著。     

基于模糊神经网络的温室温湿度智能控制系统研究

针对温室非线性、时变性、延时性、多变量耦合等问题,对温度、湿度、光照强度和CO2浓度等环境因子进行分析,把模糊推理运用到温室环境控制系统,利用专家经验和知识行为转化为相应的模糊控制规则;结合神经网络控制理论,以温度和湿度作为主要控制变量设计模糊神经网络控制系统。仿真结果表明,该系统响应速度快,抗干扰能力强,对温室环境中温湿度有较好的控制效果,可为智能温室自动控制系统设计提供一定参考。     

温室番茄光合作用模拟模型中环境因子的影响

在建立温室内番茄群体光合作用模拟模型的基础上,综合考虑了温室内各种环境参数对番茄生长与光合作用的影响,构建了温度、CO2浓度及水分对番茄光合作用速率的影响函数,从而可以更准确地计算番茄群体光合日总量,为温室番茄栽培模拟模型的研究提供了一定的理论依据。     

效益优先的温室光照优化调控模型研究

针对当前温室光照环境调控成本较高的问题,在满足作物生长需求的条件下降低调控成本,提出效益优先的温室光照优化调控模型.通过设计嵌套试验获取温室不同温度、二氧化碳浓度、光照强度组合下的黄瓜光合速率数据,以此环境参数作为输入、光合速率作为输出构建基于最小二乘支持向量机(LS—SVM)的光合速率预测模型;继而采用融合两种不同光...     

基于高斯曲率最大化的蓝莓温室光照与CO2综合调控策略

针对目前温室光照、CO₂调控效益不高等问题,提出了一种基于高斯曲率最大化的蓝莓温室光照和CO₂综合调控策略。首先通过采集不同温度、光照强度、CO₂浓度嵌套下的蓝莓净光合速率,建立不同温度下包含光照强度、CO₂浓度的蓝莓净光合速率机理模型;接着根据不同温度下蓝莓光合速率机理模型的高斯曲率函数构造适应度函数,并采用粒子群算法进行最大值寻优,计算高斯曲率最大值所对应的光照强度和CO₂浓度,获得不同温度下光照强度、CO₂浓度高斯曲率最大点;最后基于多项式拟合,建立不同温度下光照、CO₂综合调控策略。通过与最大净光合速率饱和点的调控对比发现,平均光照强度下降60.73%,CO₂浓度下降25.00%,而平均净光合速率仅下降14.29%。与实际蓝莓净光合速率对比发现,采用本文提出的光照、CO₂综合调控策略,蓝莓净光合速率较实际值平均提高1.87倍以上。说明本文提出的光照、CO₂综合调...     

盐酸与建筑石子制取CO2气肥试验研究

为探究适合温室生产中CO2气肥的来源,采用4、6、8、10和12 mol/L的盐酸与常见的建筑石子反应,分析了不同浓度盐酸与石子反应后的产气量和CO2生成速率与时间的关系,以及反应过程中石子溶解的机理。结果表明,盐酸体积相同时,CO2生成量和生成速率的规律为12 mol/L＞10 mol/L＞8 mol/L＞6 mol/L＞4 mol/L。在温室生产中,可采用12 mol/L的盐酸与石子反应,通过CO2智能释放系统进行施肥,使室内CO2浓度快速达到植物生长所需水平。      

可控环境下黄瓜光合特性及环境调控参数的优化

在可控环境下通过改变温度、光照强度和相对湿度的不同水平梯度组合,研究这3 个因子对黄瓜叶片净光合速率的综合影响;通过最小二乘法进行多元非线性参数回归,建立黄瓜叶片净光合速率对这3个因子的响应模型.研究了模型规律,并依据生长环境最优和经济性最优原则,提出了可控温室环境优化的调控策略.     

规模化组培育苗设施环境与控制的研究进展

传统组培设施与环境不利于组培苗的生长发育及规模化生产的发展。有叶组培苗具有光合作用能力，调控组培环境因子能显著提高组培苗的光合作用能力与蒸腾作用，促进其生长。组培环境及其影响机理的研究成果，促进了工程技术在组培环境调控中的应用研究不断深入发展。新型高效组培设施、自动化环境控制等技术的进步及其在组培育苗产业中的广泛应用是降低组培苗成本的基础性手段和主要途径。本文综述了组培环境因子及其影响效果，以及组培设施和环境控制技术的研究进展。     

不同水源磁化处理对生菜光合和矿质元素及产量的影响

【目的】探究不同水源磁化处理对生菜光合特性等生理生化和产量的影响。【方法】在日光温室条件下,以意大利生菜为供试对象,采用随机区组设计,设置2个因素:磁化(M)和灌溉水源(T),磁化设置未磁化处理(M0)和磁化处理(M1)2个水平,灌溉水源设置淡水(T1)、再生水(T2)、微咸水(T3)3个水平,共6个处理。通过盆栽试验研究了3种水源磁化处理对生菜净光合速率、抗氧化酶活性、矿质元素及产量等的影响。【结果】不同水源磁化处理灌溉效果有所差异。生长中期,M1T1、M1T2处理分别较M0T1、M0T2处理的净光合速率显著提高11.16%、14.73%。3种水源磁化处理灌溉的超氧化物歧化酶、过氧化物酶、过氧化氢酶活性显著提高12.77%~23.09%。M1T1、M1T2处理分别较M0T1、M0T2处理的生菜叶片氮质量分数显著提高7.71%、6.83%,生菜产量分别显著提高9.42%、10.15%,但M1T3与M0T3处理的生菜产量无显著差异。不同水源磁化处理的生菜叶片P、Ca、Mg、Na、K质量分数有不同程度的提高,水分利用效率提高5.03%~11.65%。【结论】磁化水灌溉有利于生菜光合等生理生化活动,提高产量和水分利用效率,淡水和再生水磁化效果优于微咸水。