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构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)温室环境预测模型,实现了温室环境数据的精准预测。实验结果表明,采用SSA自动进行参数选优的方式,解决了LSTM模型参数手动选择的难题,大幅缩短模型训练时间,且最优的网络参数能够发挥模型的最佳性能。对日光温室内空气温湿度、土壤温湿度、CO2浓度和光照强度6种环境参数进行预测,SSA-LSTM平均拟合指数高达97.6%,相比BP、门控循环单元(GRU)、LSTM,其预测拟合指数分别提升8.1、4.1、4.3个百分点,预测精度明显提升。 相似文献
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电致生物效应与电场杀虫技术 总被引:1,自引:0,他引:1
地下害虫对我国农业生产危害巨大.由于它们隐藏在地表以下,传统的防治方法效果并不理想.根据电致生物效应的基本原理,介绍了生物体细胞膜的不可逆电击穿过程,同时探讨了利用脉冲电场杀灭地下害虫的研究方法和步骤,以及相关参数的测量与计算方法.研究结果表明,杀虫效果不仅与电脉冲参数有关,而且与土壤电传导特性、地下害虫种类以及虫体发育情况有关.为此,提出一种可能替代化学农药、利用脉冲电场杀灭地下害虫的新方法. 相似文献
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基于北京市设施农业环境调控设备老旧、以人工控制为主、且数据缺乏应用的现状,本研究采用“宜机化新型日光温室建设+宜机化日光温室智能化提升+高效栽培模式示范”的技术路线,搭建了一套适用于日光温室的设施智能控制技术,智能调节日光温室环境参数,建立良好作物生长环境,提升生产水平,推动北京市设施农业向智能化、精准化方向发展。 相似文献
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日光温室条件下茄子植株蒸腾规律的研究 总被引:13,自引:0,他引:13
通过采用茎流计测定茄子植株的蒸腾速率以及小气候自动监测系统采集温室内的小气候,系统地研究了日光温室内茄子的茎流变化规律及其与环境因子之间的关系,运用回归分析法建立了主要环境气象因子与蒸腾之间的数量关系。同时还分析了不同水分处理下茄子植株间茎流的差异,以及同一植株不同部位的茎流差异,并观测了剪叶对植株蒸腾的影响。 相似文献
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在新疆南部地区选取克州作为代表该地域特点的2010年新建的1座日光温室作为代表,采用智能环境监测仪全天候对温室环境参数进行实时监测,获得日光温室内的气温、地温、湿度、光照强度的实测数据,通过与室外实测环境参数的对比,分析克州日光温室结构参数对日光温室环境的影响.新建温室内最低气温9.9C,温室气温平均偏离度30.2%;地温平均偏离度为23.4%,两者均偏大;温室最高光照强度平均47.7kLux,日照时长平均为7h,基本满足作物的采光需求,但光照强度稍微欠缺;本次测试的温室内平均相对湿度为67.5%,利于作物的生长发育.新建温室在气温及低温的稳定性、光照强度方面尚需继续优化,但从整体测试数据来看,温室内小气候环境参数基本满足温室果蔬的春提早、秋延晚生产的要求. 相似文献
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《灌溉排水学报》2019,(Z2)
【目的】研究日光温室不同栽培季节番茄(Lycopersiconesculentum Mill.)的需水特性,探明水分需求与环境条件、植株生长发育的关系,为精准灌溉提供依据。【方法】基于番茄对土壤含水率的生理需求,用称质量法和水量平衡法计算需水量,同时观测植株生长及环境因子变化,分析水分需求及其影响因素,构建了水分需求模型。【结果】冬春茬和秋冬茬番茄植株日需水量均呈先升高后降低趋势,秋冬茬需水高峰期出现时间早于冬春茬,但全生育期需水量低于冬春茬;冬春茬番茄日需水量变化主要与植株生长因素有关,包括叶面积和鲜生物量,而秋冬茬番茄日需水量与环境条件相关更密切,主要是日平均光强和空气相对湿度;分别建立冬春茬和秋冬茬番茄的日需水量模型,二者拟合效果均较好。【结论】冬春茬和秋冬茬番茄需水特性存在差异,主要影响因子分别源于植株生长状况和环境条件,冬春茬番茄需水特性主要与叶面积指数和鲜质量有关,而秋冬茬番茄主要与日均光照强度和空气湿度有关。 相似文献
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病虫害防治是日光温室彩椒栽培的关键环节之一。介绍日光温室彩椒的主要病虫害及其综合防治策略,从农业防治、生物防治、物理防治、化学防治方面阐述彩椒病虫害绿色防控主要技术措施,以期为做好日光温室彩椒的病虫害防控提供参考。 相似文献
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根据日光温室内水汽质量动态平衡关系,同时全面考虑了作物蒸腾、土壤蒸发、覆盖层内表面凝结和闭膜后的冷风渗透等与湿度变化相关的各种物理过程,建立了温室空气湿度动态预测模型。通过冬季试验验证了模型的预测功能。结果表明:室内空气相对湿度动态预测模型连续日期的预测结果与实测值比较吻合,相关系数为0.897 5,相对误差平均值为9.45%。 相似文献
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基于图像处理的日光温室黄瓜病害识别的研究 总被引:8,自引:1,他引:8
根据日光温室黄瓜病害的彩色纹理图像的特点,将支持向量机和色度矩方法用于识别黄瓜病害。在进行分类时,首先以色度矩作为特征向量,然后将支持向最机分类方法应用于黄瓜病害的识别。通过黄瓜病害纹理图像识别实验分析表明,以色度矩作为病害彩色纹理图像的特征向量简便、快捷、分类效果好;支持向量机分类方法在黄瓜病害训练样本较少时也具有良好的分类能力和泛化能力,非常适合于黄瓜病害的分类问题。不同分类核函数的相互比较分析表明,线性核函数最适合黄瓜病害识别。 相似文献