【摘要】：茄果類蔬菜是溫室栽培的主要農(nóng)作物之一,如何精準(zhǔn)優(yōu)化溫室環(huán)境因子,創(chuàng)造適宜作物生長(zhǎng)的溫室小氣候條件,是提高其光合速率和產(chǎn)量的關(guān)鍵。現(xiàn)有溫室環(huán)境因子優(yōu)化調(diào)控方法多存在低精度和弱適應(yīng)性的問(wèn)題,它們或者缺乏對(duì)作物實(shí)際生長(zhǎng)需求的考慮,或者忽視溫室內(nèi)多環(huán)境因子間的復(fù)雜耦合關(guān)系,無(wú)法發(fā)揮溫室栽培的優(yōu)勢(shì)。因此研究溫室茄果類蔬菜生長(zhǎng)環(huán)境的優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境因子的精準(zhǔn)優(yōu)化,對(duì)促進(jìn)茄果類蔬菜高效生產(chǎn)、提高農(nóng)業(yè)資源利用率具有重要意義。針對(duì)溫室環(huán)境優(yōu)化的問(wèn)題,本文從光合速率模型構(gòu)建和多環(huán)境因子優(yōu)化兩部分展開(kāi)研究。在光合速率模型構(gòu)建階段,分析影響作物光合作用的環(huán)境因子,并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度選取關(guān)鍵因子,提出一種趨化-改進(jìn)粒子群的回歸型支持向量機(jī)算法用來(lái)構(gòu)建多環(huán)境因子耦合條件下的光合速率預(yù)測(cè)模型。在多環(huán)境因子優(yōu)化階段,提出一種基于煙花算法的尋優(yōu)算法,先針對(duì)煙花算法存在的問(wèn)題,從其映射規(guī)則和選擇策略上進(jìn)行改進(jìn),提出改進(jìn)煙花算法;再以獲得的光合速率模型為基礎(chǔ),利用改進(jìn)煙花算法對(duì)光合速率進(jìn)行迭代尋優(yōu),獲取不同溫度、濕度及光照因子耦合條件下的二氧化碳優(yōu)化目標(biāo)值。最后,考慮作物生長(zhǎng)的時(shí)序性,利用趨化-改進(jìn)粒子群的回歸型支持向量機(jī)來(lái)建立溫室多因子優(yōu)化調(diào)控模型,實(shí)現(xiàn)生長(zhǎng)期、溫度、濕度及光照因子耦合條件下的二氧化碳優(yōu)化調(diào)控目標(biāo)值的動(dòng)態(tài)計(jì)算。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出算法的有效性,相較于支持向量機(jī)和粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī),本文提出的算法具有更高的預(yù)測(cè)精度。相較于現(xiàn)有的煙花算法,本文提出的改進(jìn)煙花算法尋優(yōu)精度更高、收斂速度更快,能快速、平穩(wěn)地求解出最佳光合速率對(duì)應(yīng)的環(huán)境因子優(yōu)化目標(biāo)值。利用趨化-改進(jìn)粒子群的回歸型支持向量機(jī)建立的溫室多因子優(yōu)化調(diào)控模型在精確度方面也表現(xiàn)出優(yōu)越的性能,證明了本文提出的按作物光合需求動(dòng)態(tài)優(yōu)化環(huán)境因子方法的優(yōu)越性。
【圖文】：

游動(dòng)步長(zhǎng)迅速變小，以提高局部搜索能力。后期細(xì)菌步長(zhǎng)變至最小，在最優(yōu)解附近進(jìn)行逡逑精細(xì)搜索，，以提高搜索精度。逡逑切的取值由／直接影響，不同／下調(diào)整系數(shù)《的變化情況如圖３－１所示。逡逑＿逡逑０邐０．２邐０．４邐０．６邐０．８邐１逡逑ｋ／ｋ逡逑ｍａｘ逡逑圖３－１不同變化速率下的調(diào)整系數(shù)變化曲線逡逑由圖３－１可知，隨著／的不斷增大，起初搜索比例不斷增大；中間段搜索比例先逐逡逑漸增大后逐漸減��；后期精細(xì)搜索的比例則不斷減小。由于融合趨化操作主要是彌補(bǔ)粒逡逑子群算法的局部搜索能力不足的問(wèn)題，因此，變化速率應(yīng)選取具有較高精細(xì)搜索比例的逡逑較小值。／選取較小的值進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)當(dāng)／邋＝邋１時(shí)，能避免不平穩(wěn)現(xiàn)象，且尋優(yōu)效逡逑果最好。因此，選取為變化速率。逡逑改進(jìn)后的細(xì)菌移動(dòng)步長(zhǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整公式如式（３－１８）所示。逡逑Ｃｔ＋１邋（ｉ）邋＝邐（0邋＋邐（３－１８）逡逑、Ｖ邋＾ｍａｘ邋／ｙ逡逑改進(jìn)后的細(xì)菌位置更新公式為如（３－１９）所示。逡逑任）（３－ｉ９）逡逑這樣即可通過(guò)可變步長(zhǎng)來(lái)平衡細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的趨化操作的全局搜索和局部開(kāi)采逡逑能力。逡逑－１８－逡逑

圖３－３邋ＳＶＲ、ＰＳＯ－ＳＶＲ與Ｃ－ＩＰＳＯ－ＳＶＲ的幼苗期預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比逡逑表３－３幼苗期評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比邐逡逑ｍｍ邐ｒ２邐ＲＭＳＥ邐ＭＡＥ逡逑＊邐（ｊｉｍｏｌｍ＾ｓ＂１）邐（ｎｍｏｌｍ＾ｓ＂１）逡逑ＳＶＲ邐０．８２９７邐２．７０８邐２．２０９１逡逑ＰＳＯ－ＳＶＲ邐０．８９２６邐２．１６０邐１．５３３２逡逑Ｃ－ＩＰＳＯ－ＳＶＲ邐０．９７７５邐１．０２５邐０．６３８０逡逑－２５－逡逑
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：S626;S641;TP18

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7 楊華;崔元s

本文編號(hào)：2604039