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基于改进SVM的水肥与番茄产量品质关系预测模型研究
引用本文:王晓丽,郄志红,吴鑫淼,王竹青. 基于改进SVM的水肥与番茄产量品质关系预测模型研究[J]. 河北农业大学学报, 2016, 0(5): 133-137. DOI: 10.13320/j.cnki.jauh.2016.0122
作者姓名:王晓丽  郄志红  吴鑫淼  王竹青
作者单位:河北农业大学城乡建设学院,河北保定,071000
基金项目:河北省水利厅项目(2016-65)
摘    要:以不同的灌水及施肥水平作为输入,以番茄的产量为输出,建立了水肥—产量关系的支持向量机(SVM)预测模型,并通过粒子群(PSO)优化算法对SVM的关键参数进行了智能化选择,通过与回归模型比较表明:PSO-SVM模型的预测精度较高;进而对模型进行了改进,改进后的模型能同时预测水肥水平对产量及品质双指标的影响,通过实例验证表明模型预测的产量值和硝酸盐含量值与实测结果基本一致,预测效果较理想,可为设施栽培番茄的水肥精细化管理提供支持。

关 键 词:温室番茄  水、肥水平  PSO-SVM模型  产量  品质

Research on the prediction model based on improved SVM of the coupling effect of water and fertilizer on yield and quality of tomatoes
Abstract:
Keywords:greenhouse tomatoes  water and fertilizer levels  PSO-SVM prediction model  yield  quality
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