葡萄大棚小气候预测模型研究

作者：葛黎黎; 郭栋; 张龙

来源：甘肃农业科技, 2022, 53(06): 61-66.

• 葡萄大棚
• BP神经网络
• 多元线性回归
• 小气候预测模型

为精准把控并及时调节葡萄大棚棚内小气候，利用清徐县葡萄大棚农田小气候站观测数据及气象站、辐射站、土壤水分站资料，建立以棚外气温、相对湿度、风速、总辐射、土壤湿度为输入变量，棚内气温、相对湿度、土壤温度为输出变量的基于BP神经网络葡萄大棚小气候预测模型。为了对比分析BP神经网络的精确度和稳定性，同时建立多元线性回归模型。结果表明，基于BP神经网络建立的预测模型，其训练值和实测值之间的绝对误差分别为1.55℃、4.46%、0.77℃，标准误差分别为2.18℃、5.94%、1.00℃；预测值和实测值之间的绝对误差分别为1.37℃、2.84%、0.42℃，标准误差分别为1.96℃、4.60%、0.53℃。预测效果明显优于多元线性回归模型，预测精度满足棚内小气候要素预报要求。