作者：胡瑾; 荆昊男; 高攀; 李远方; 张仲雄; 张...黄瓜光质比净光合速率回归型支持向量机粒子群算法
摘要：设施光环境是影响作物生长发育的重要因素之一,其包括设施光强和光质。不同温度下,两者与光合速率存在显著的互作关系,建立融合作物光质需求的设施光环境智能调控模型,是设施农业环境调控急需解决的问题之一。本文以黄瓜为试验材料,设计了温度、光照强度、光质比嵌套的植株净光合速率测试试验,获取了多因子耦合的试验样本,并利用支持向量机建立了融合黄瓜光质需求的光合速率预测模型。其次,提出了基于粒子群算法的光照强度和光质比寻优算法,获取了不同温度条件下最适合植物生长的光照强度和光质比。最后,基于寻优结果,利用偏最小二乘回归法构建红蓝光目标值调控模型。验证结果表明,光合速率预测模型训练集数据和测试集数据的拟合度分别为0.9971和0.9969,均方根误差分别为0.3630、0.4367μmol/(m2·s)。红、蓝光目标值调控模型均方根误差分别为15.0878、10.1383μmol/(m2·s),可满足调控模型精度要求。其调控效果相比于传统固定光质比调控模型有明显提升,为有效地进行设施光环境调控提供了重要依据。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
