基于BP神经网络的黄瓜光合速率预测模型研究_陶彦蓉.docx
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1、 研宄生学位(毕业 ) 论文的独创性声明 本人声明:所呈交的硕士学位(毕业 ) 论文是我个人在导师指导下独立进行的研究 工作及取得的研究结果;论文中的研究数据及结果的获得完全符合学校关于规范西北 农林科技大学研究生学术道德的暂行规定,如果违反此规定 ,一 切后果与法律责任均 由本人承担。 尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究结果,也不包含其他人和自己本人已获得西北农林科技大学或其它教育 机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已 在论文的致谢中作了明确的说明并表示了谢意。 导师指导研究生学位(毕业 ) 论文的
2、承诺 本 人 承 诺 : 我 的 硕 士 研 究 生 所呈 交 的 硕 士 学 位 ( 毕业 ) 论 文 是 在 我 指导下独立开展研究工作及取得的研究结果,属于我现岗职务工作的结果,并严格按照 学校关于规范西北农林科技大学研究生学术道德的暂行规定而获得的研究结果。如 果违反学校关于规范西北农林科技大学研究生学术道德的暂行规定,我愿接受按学 校有关规定的处罚处理并承担相应导师连带责任。 关于研宄生学位(毕业 ) 论文使用授权的说明 本学位(毕业 ) 论文的知识产权归属西北农林科技大学。本人同意西北农林科技大 学保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版,允许论文被查阅和借阅; 同意西北
3、农林科技大学将本学位(毕业 ) 论文的全部或部分内容授权汇编录入中国优 秀硕士学位论文全文数据库进行出版,并享受相关权益。 本人保证,在毕业离开(或者工作调离)西北农林科技大学后,发表或者使用本学 位(毕业 ) 论文及其相关的工作成果时,将以西北农林科技大学为第一署名单位,否则, 愿意按中华人民共和国著作权法等有关规定接受处理并承担法律责任。 任何收存和保管本论文各种版本的其他单位和个人(包括研究生本人)未经本论文 作者的导师同意,不得有对本论文进行复制、修改、发行、出租、改编等侵犯著作权的 行为,否则,按违背中华人民共和国著作权法等有关规定处理并追究法律责任。 (保密的学位论文在保密期限内,
4、不得以任何方式发表、借阅、复印、 缩印或扫描 复制手段保存、汇编论文) Classification code: S24 _ University code: 10712 UDC: 626.8 _ Postgraduate number:2013051273 Confidentiality level: Public Thesis for Masters Degree Northwest A & F University in 2016 RESEARCH ONPREDICTION MODEL OF CUCUMBER PHOTOSYNTHESIS BASED ON BP NEURAL NETWO
5、RK Major: Agricultural Electrification and Automation Research field: Intelligent Detection AndTechnology Name of Postgraduate: Tao Yanrong Adviser: Prof. Zhang Haihui Date of submission: May, 2016 Yangling Shaanxi China 项目来源 本论文由陕西省科学技术研究发展计划项目 “ 基于无线传感器网络的 设施农业光环境智能调控技术与专用装备研发 ” 与国家自然科学基金“ 设 施园艺光环
6、境多因子耦合智能调控模型与方法研究 ” 资助完成。 基于 BP 神经网络的黄瓜光合速率预测模型研究 摘要 我国设施蔬菜栽培面积占世界总面积的 90%以上,已成为我国现代农业的重要组成 部分,黄瓜是我国设施栽培的主要蔬菜之一。作物需求模型的构建是设施高效管理的基 础,其中光合速率预测模型是营造适宜作物光合作用小环境的理论基础。现有的基于 BP 神经网络的光合速率模型通常考虑光照强度、二氧化碳浓度、温度等环境因素,存 在收敛速度慢,模型拟合程度不高等问题。本文在分析环境因子对光合速率影响的基础 上,加入生理因子叶绿素含量,建立融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型。通 过分析幼苗期与开花结果期光
7、合速率差异性,对比建立考虑阶段参数和不考虑阶段参数 的两个模型,以此提出融合叶绿素的黄瓜全程光合速率预测模型。本文的主要工作和结 论如下: (1) 基于 BP 神经网络的建模方法研究。深入分析作物光合作用机理,选择黄瓜为 试验样本,设计涵盖从幼苗期到开花结果期的全阶段多因子嵌套试验,温度设为 5 个梯 度,二氧化碳浓度设为 5 个梯度,光照强度设为 11 个梯度,采用 U-6400XT 便携式光 合仪进行作物净光合速率测定。对获得的 1650 组试验数据进行归一化处理,分别运用 梯度下降法、自适应调节学习率法和非线性最小二乘法 ( LM 训练法 ) 三种网络训练方 法进行对比验证。结果表明,当
8、输入因子为五维时,采用梯度下降法构建模型的实测值 和预测值决定系数为 0.9131,网络训练误差为 0.00084;采用自适应调节学习率法构建 模型的实测值和预测值决定系数为 0.9186,网络训练误差为 0.00053;采用 LM 训练法 构建模型的实测值和预测值决定系数为 0.9872,网络达 到期望的训练误差水平 0.0001, LM 训练法模型的网络训练误差小,拟合程度好。将生长期作为一维输入因子,即输入 因子为六维时,对比三种网络训练方法,结果仍然是 LM 训练法效果好,所以本文采用 LM 训练法进行模型构建。 (2) 叶绿素含量对光合速率模型的影响分析。采用 LM 训练法分别建立融
9、合与未 融合叶绿素含量的光合速率预测模型,融合叶绿素含量模型的实测值和预测值决定系数 为 0.9872,网络达到期望的训练误差水平 0.0001,未融合叶绿素含量模型的实测值和预 测值决定系数为0.9702,网络训练误差为 0.00025, 融合叶绿素含量构建的模型训练效 果好,可有效越过局部平坦区,误差小,模型预测值与实测值拟合程度好。 (3) 生长阶段对光合速率模型的影响分析。针对不同生长阶段光合能力差异性, 采用LM 训练法进行黄瓜开花结果期模型训练,证明其与幼苗期光合速率模型存在明显 不同。在不考虑阶段参数影响时,建立融合两个时期 1650 组数据的 BP 神经网络模型, 模型的实测值
10、和预测值决定系数为 0.8796,网络训练误差为 0.00030,将阶段参数作为 一维因子输入到神经网络,建立融合阶段参数的光合速率预测模型,模型的实测值和预 测值决定系数为 0.9897,网络训练误差小于期望误差 0.0001。由此可见,融合阶段参数 的模型训练效果好,网络训练误差小。 本文构建了基于 BP 神经网络的黄瓜光合速率预测模型,探讨了叶绿素含量和阶段 参数对光合速率的影响,研究成果对提高设施黄瓜产量与品质具有重要作用,并为营造 适宜不同作物生长的设施小环境提供了理论基础。 关键词:光合速率;预测模型; BP 神经网络; LM 训练法 RESEARCH ON PREDICTION
11、MODEL OF CUCUMBER PHOTOSYNTHESIS BASEDON BP NEURAL NETWORK ABSTRACT All around the world, our facility vegetable cultivation area ismore than 90% of the total area and hasbecome a significance part of modern agriculture in our country. Cucumber is one of the main cultivation vegetables in our countr
12、y. Crop demand model construction is the foundation of the facilities efficient management. The photosynthetic rate predictionmodel is the theoretical basis of appropriate crop photosynthesis in the small environment. The environmental factors such as photon flux density, CO2 concentration and tempe
13、rature, were only considered in the existing photosynthetic rate models based on neural network. Slow convergence speed and low model fitting degree were still the existing problem. The influence factors of photosynthetic rate were analyzedin the paper, not only environmental factors, especially the
14、 chlorophyll content was considered in the paper, establishedthe fusion chlorophyll content of cucumber seedling photosynthetic rate prediction model.By analyzing the seedling period and blossom period photosynthetic rate differences,considering parameters and without considering phase parameters of
15、 the two modelswere established and contrasted. Eventually the fusion physiological factor prediction model of the full growth period cucumber photosynthesis rate was established.In this paper, the main work and conclusions were as follows: (l) Modeling method based on BP neural network research.Dee
16、plyanalyzed the crop photosynthesis mechanism, selected cucumber as the test sample.Designed the entire multi-factor nested tests coveredthe entire stage from seedling stage to flowering stage.Temperature gradientswere set to 5 gradients, the carbon dioxide concentration gradientswere set to 5gradie
17、nts, the light intensity were set to 11 gradients.The Li-6400xt portable photosynthetic measured the crop net photosynthetic rate. The obtained 1650 groups of experimental dataprocessed bynormalized processing.The results showed that, when the input factors were five dimensions,the model used the gr
18、adient descent method, thecorrelation coefficient between actual measured and the calculated was 0.9131, the network training error was 0.00084; the model used the adaptive vector control method, the correlation coefficient between actual measured and the calculated was 0.9186, the network training
19、error was 0.00053; the model used the LM training method, the correlation coefficient between actual measured and the calculated was 0.9872, the network training error was less thanO.0001.The network training error of the LM training model was small, the degree of fitting was good.Whenthe growthstag
20、e was considered as one-dimensional input factor, the LM training method was the best among the three methods,so the LM training method was adopted for model building. (2) Effect of chlorophyll on photosynthetic rate model, LM training method was used to establish the prediction model of photosynthe
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