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基于Bp神经网络的温室番茄气孔导度的模拟研究: 收藏
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引用; 《东北农业大学学报》2011年第11期42卷 70-77页; 作者：杨再强黄川容费玉娟彭晓丹朱凯扎西才让中国气象局兰州干旱气象研究所兰州730020 南京信息工程大学应用气象学院南京210044 青海省海东地区气象局青海平安810600; 试验于2009年5月～2010年3月间,在我国青海海东地区和江苏南京温室内分别设计番茄栽培试验,测定和分析作物气孔导度数据和环境数据,研究发现温室番茄气孔导度与叶片温度成正相关,与饱和水气压差和CO2浓度呈负相关,气孔导度与光合有效辐...; 试验于2009年5月～2010年3月间,在我国青海海东地区和江苏南京温室内分别设计番茄栽培试验,测定和分析作物气孔导度数据和环境数据,研究发现温室番茄气孔导度与叶片温度成正相关,与饱和水气压差和CO2浓度呈负相关,气孔导度与光合有效辐射相关不显著。在此基础上,构建基于Bp神经网络的温室番茄叶片气孔导度模拟模型。结果表明,模型对"苏粉8号"和"大红"品种的气孔导度日变化的模拟值与实测值间基于1 1线的决定系数(R2)分别为0.760和0.674,其回归估计标准误差(RMSE)分别为0.054和0.061 mol.m-2.s-1。研究建立的Bp神经网络模型模拟叶片气孔导度的精度明显高于Ball-berry模型。; 来源：详细信息评论

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