本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黃瓜光合速率預(yù)測(cè)模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國(guó)設(shè)施蔬菜栽培面積占世界總面積的90%以上,已成為我國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要組成部分,黃瓜是我國(guó)設(shè)施栽培的主要蔬菜之一。作物需求模型的構(gòu)建是設(shè)施高效管理的基礎(chǔ),其中光合速率預(yù)測(cè)模型是營(yíng)造適宜作物光合作用小環(huán)境的理論基礎(chǔ)�，F(xiàn)有的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光合速率模型通�？紤]光照強(qiáng)度、二氧化碳濃度、溫度等環(huán)境因素,存在收斂速度慢,模型擬合程度不高等問(wèn)題。本文在分析環(huán)境因子對(duì)光合速率影響的基礎(chǔ)上,加入生理因子葉綠素含量,建立融合葉綠素含量的黃瓜幼苗光合速率預(yù)測(cè)模型。通過(guò)分析幼苗期與開花結(jié)果期光合速率差異性,對(duì)比建立考慮階段參數(shù)和不考慮階段參數(shù)的兩個(gè)模型,以此提出融合葉綠素的黃瓜全程光合速率預(yù)測(cè)模型。本文的主要工作和結(jié)論如下:(1)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法研究。深入分析作物光合作用機(jī)理,選擇黃瓜為試驗(yàn)樣本,設(shè)計(jì)涵蓋從幼苗期到開花結(jié)果期的全階段多因子嵌套試驗(yàn),溫度設(shè)為5個(gè)梯度,二氧化碳濃度設(shè)為5個(gè)梯度,光照強(qiáng)度設(shè)為11個(gè)梯度,采用Li-6400XT便攜式光合儀進(jìn)行作物凈光合速率測(cè)定。對(duì)獲得的1650組試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,分別運(yùn)用梯度下降法、自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率法和非線性最小二乘法(LM訓(xùn)練法)三種網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。結(jié)果表明,當(dāng)輸入因子為五維時(shí),采用梯度下降法構(gòu)建模型的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值決定系數(shù)為0.9131,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差為0.00084;采用自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率法構(gòu)建模型的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值決定系數(shù)為0.9186,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差為0.00053;采用LM訓(xùn)練法構(gòu)建模型的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值決定系數(shù)為0.9872,網(wǎng)絡(luò)達(dá)到期望的訓(xùn)練誤差水平0.0001,LM訓(xùn)練法模型的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差小,擬合程度好。將生長(zhǎng)期作為一維輸入因子,即輸入因子為六維時(shí),對(duì)比三種網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法,結(jié)果仍然是LM訓(xùn)練法效果好,所以本文采用LM訓(xùn)練法進(jìn)行模型構(gòu)建。(2)葉綠素含量對(duì)光合速率模型的影響分析。采用LM訓(xùn)練法分別建立融合與未融合葉綠素含量的光合速率預(yù)測(cè)模型,融合葉綠素含量模型的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值決定系數(shù)為0.9872,網(wǎng)絡(luò)達(dá)到期望的訓(xùn)練誤差水平0.0001,未融合葉綠素含量模型的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值決定系數(shù)為0.9702,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差為0.00025,融合葉綠素含量構(gòu)建的模型訓(xùn)練效果好,可有效越過(guò)局部平坦區(qū),誤差小,模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值擬合程度好。(3)生長(zhǎng)階段對(duì)光合速率模型的影響分析。針對(duì)不同生長(zhǎng)階段光合能力差異性,采用LM訓(xùn)練法進(jìn)行黃瓜開花結(jié)果期模型訓(xùn)練,證明其與幼苗期光合速率模型存在明顯不同。在不考慮階段參數(shù)影響時(shí),建立融合兩個(gè)時(shí)期1650組數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,模型的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值決定系數(shù)為0.8796,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差為0.00030,將階段參數(shù)作為一維因子輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立融合階段參數(shù)的光合速率預(yù)測(cè)模型,模型的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值決定系數(shù)為0.9897,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差小于期望誤差0.0001。由此可見,融合階段參數(shù)的模型訓(xùn)練效果好,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差小。本文構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黃瓜光合速率預(yù)測(cè)模型,探討了葉綠素含量和階段參數(shù)對(duì)光合速率的影響,研究成果對(duì)提高設(shè)施黃瓜產(chǎn)量與品質(zhì)具有重要作用,并為營(yíng)造適宜不同作物生長(zhǎng)的設(shè)施小環(huán)境提供了理論基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：光合速率 預(yù)測(cè)模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LM訓(xùn)練法
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S642.2;TP183
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 緒論12-17
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.1 光合速率模型相關(guān)研究13-14
• 1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.4 技術(shù)路線15-16
• 1.5 章節(jié)安排16-17
• 第二章 黃瓜多因子嵌套試驗(yàn)與分析17-28
• 2.1 光合作用機(jī)理分析17-18
• 2.2 試驗(yàn)條件18-19
• 2.3 試驗(yàn)方案19-20
• 2.4 試驗(yàn)方法20-24
• 2.4.1 儀器介紹20
• 2.4.2 儀器特點(diǎn)20-21
• 2.4.3 光合測(cè)定過(guò)程中的注意事項(xiàng)21
• 2.4.4 試驗(yàn)過(guò)程21-24
• 2.5 試驗(yàn)結(jié)果與分析24-27
• 2.5.1 葉綠素?cái)?shù)據(jù)分析24-25
• 2.5.2 幼苗期與開花結(jié)果期試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析25-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第三章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選取28-37
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法28-29
• 3.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理29-31
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)確定31-36
• 3.3.1 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定31-32
• 3.3.2 輸入和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定32-33
• 3.3.3 隱節(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)計(jì)33-34
• 3.3.4 網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)的確定34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 黃瓜光合速率預(yù)測(cè)模型分析37-49
• 4.1 融合葉綠素含量的光合速率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建37-44
• 4.1.1 三種網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法對(duì)比37-42
• 4.1.2 融合葉綠素含量與未融合葉綠素含量的黃瓜幼苗光合速率預(yù)測(cè)模型42-44
• 4.2 融合階段參數(shù)的黃瓜全程光合速率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建44-48
• 4.2.1 黃瓜分階段光合速率訓(xùn)練曲線44-47
• 4.2.2 黃瓜分階段光合速率預(yù)測(cè)模型47-48
• 4.3 本章小結(jié)48-49
• 第五章 總結(jié)與展望49-52
• 5.1 總結(jié)49
• 5.2 創(chuàng)新點(diǎn)49-50
• 5.3 展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 致謝56-57
• 作者簡(jiǎn)介57

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