發(fā)布時間：2017-06-03 01:10

  本文關鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的黃瓜光合速率預測模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國設施蔬菜栽培面積占世界總面積的90%以上,已成為我國現(xiàn)代農業(yè)的重要組成部分,黃瓜是我國設施栽培的主要蔬菜之一。作物需求模型的構建是設施高效管理的基礎,其中光合速率預測模型是營造適宜作物光合作用小環(huán)境的理論基礎。現(xiàn)有的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的光合速率模型通�？紤]光照強度、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題。本文在分析環(huán)境因子對光合速率影響的基礎上,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測模型。通過分析幼苗期與開花結果期光合速率差異性,對比建立考慮階段參數(shù)和不考慮階段參數(shù)的兩個模型,以此提出融合葉綠素的黃瓜全程光合速率預測模型。本文的主要工作和結論如下:(1)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建模方法研究。深入分析作物光合作用機理,選擇黃瓜為試驗樣本,設計涵蓋從幼苗期到開花結果期的全階段多因子嵌套試驗,溫度設為5個梯度,二氧化碳濃度設為5個梯度,光照強度設為11個梯度,采用Li-6400XT便攜式光合儀進行作物凈光合速率測定。對獲得的1650組試驗數(shù)據(jù)進行歸一化處理,分別運用梯度下降法、自適應調節(jié)學習率法和非線性最小二乘法(LM訓練法)三種網(wǎng)絡訓練方法進行對比驗證。結果表明,當輸入因子為五維時,采用梯度下降法構建模型的實測值和預測值決定系數(shù)為0.9131,網(wǎng)絡訓練誤差為0.00084;采用自適應調節(jié)學習率法構建模型的實測值和預測值決定系數(shù)為0.9186,網(wǎng)絡訓練誤差為0.00053;采用LM訓練法構建模型的實測值和預測值決定系數(shù)為0.9872,網(wǎng)絡達到期望的訓練誤差水平0.0001,LM訓練法模型的網(wǎng)絡訓練誤差小,擬合程度好。將生長期作為一維輸入因子,即輸入因子為六維時,對比三種網(wǎng)絡訓練方法,結果仍然是LM訓練法效果好,所以本文采用LM訓練法進行模型構建。(2)葉綠素含量對光合速率模型的影響分析。采用LM訓練法分別建立融合與未融合葉綠素含量的光合速率預測模型,融合葉綠素含量模型的實測值和預測值決定系數(shù)為0.9872,網(wǎng)絡達到期望的訓練誤差水平0.0001,未融合葉綠素含量模型的實測值和預測值決定系數(shù)為0.9702,網(wǎng)絡訓練誤差為0.00025,融合葉綠素含量構建的模型訓練效果好,可有效越過局部平坦區(qū),誤差小,模型預測值與實測值擬合程度好。(3)生長階段對光合速率模型的影響分析。針對不同生長階段光合能力差異性,采用LM訓練法進行黃瓜開花結果期模型訓練,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,建立融合兩個時期1650組數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,模型的實測值和預測值決定系數(shù)為0.8796,網(wǎng)絡訓練誤差為0.00030,將階段參數(shù)作為一維因子輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡,建立融合階段參數(shù)的光合速率預測模型,模型的實測值和預測值決定系數(shù)為0.9897,網(wǎng)絡訓練誤差小于期望誤差0.0001。由此可見,融合階段參數(shù)的模型訓練效果好,網(wǎng)絡訓練誤差小。本文構建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的黃瓜光合速率預測模型,探討了葉綠素含量和階段參數(shù)對光合速率的影響,研究成果對提高設施黃瓜產(chǎn)量與品質具有重要作用,并為營造適宜不同作物生長的設施小環(huán)境提供了理論基礎。
【關鍵詞】：光合速率 預測模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 LM訓練法
【學位授予單位】：西北農林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 國內外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.1 光合速率模型相關研究13-14
• 1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡相關研究14
• 1.3 研究內容14-15
• 1.4 技術路線15-16
• 1.5 章節(jié)安排16-17
• 第二章 黃瓜多因子嵌套試驗與分析17-28
• 2.1 光合作用機理分析17-18
• 2.2 試驗條件18-19
• 2.3 試驗方案19-20
• 2.4 試驗方法20-24
• 2.4.1 儀器介紹20
• 2.4.2 儀器特點20-21
• 2.4.3 光合測定過程中的注意事項21
• 2.4.4 試驗過程21-24
• 2.5 試驗結果與分析24-27
• 2.5.1 葉綠素數(shù)據(jù)分析24-25
• 2.5.2 幼苗期與開花結果期試驗數(shù)據(jù)分析25-27
• 2.6 本章小結27-28
• 第三章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的選取28-37
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法28-29
• 3.2 試驗數(shù)據(jù)預處理29-31
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)確定31-36
• 3.3.1 網(wǎng)絡層數(shù)的確定31-32
• 3.3.2 輸入和輸出層節(jié)點數(shù)的確定32-33
• 3.3.3 隱節(jié)點數(shù)的設計33-34
• 3.3.4 網(wǎng)絡傳遞函數(shù)的確定34-36
• 3.4 本章小結36-37
• 第四章 黃瓜光合速率預測模型分析37-49
• 4.1 融合葉綠素含量的光合速率預測模型構建37-44
• 4.1.1 三種網(wǎng)絡訓練方法對比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測模型42-44
• 4.2 融合階段參數(shù)的黃瓜全程光合速率預測模型構建44-48
• 4.2.1 黃瓜分階段光合速率訓練曲線44-47
• 4.2.2 黃瓜分階段光合速率預測模型47-48
• 4.3 本章小結48-49
• 第五章 總結與展望49-52
• 5.1 總結49
• 5.2 創(chuàng)新點49-50
• 5.3 展望50-52
• 參考文獻52-56
• 致謝56-57
• 作者簡介57

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  本文關鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的黃瓜光合速率預測模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：416933