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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立杏鮑菇生長的CO2濃度預(yù)測模型及其調(diào)控策略


    【發(fā)布日期】:2019-01-27  【來源】:中國食用菌
    【作者】田小青 朱學(xué)軍
    【機(jī)構(gòu)】寧夏大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院
    摘要:鑒于杏鮑菇工廠化栽培過程中開關(guān)調(diào)控滯后的現(xiàn)狀,在溫濕、光照參數(shù)適宜的情況下,以歷史CO2濃度和相對生長時間為輸入?yún)?shù),建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的群落式杏鮑菇生長階段CO2預(yù)測模型,并基于該預(yù)測模型提出不同生長階段CO2濃度調(diào)控策略。仿真結(jié)果顯示,當(dāng)杏鮑菇處于原基生長階段時,在CO2為1 964.3 mg·m-3時密封計時58 min后通風(fēng)6 min;當(dāng)子實體處于生長階段時,在CO2為4 910.7 mg·m-3時密封計時36 min后通風(fēng)3.8 min;當(dāng)子實體成熟時,在CO2為6 875 mg·m-3時密封計時70 min后通風(fēng)7.5 min。模型訓(xùn)練集和測試集的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.98,預(yù)測精度較高。 
    基金:國家自然科學(xué)基金(61263007);
    關(guān)鍵詞:杏鮑菇; 工廠化栽培; 二氧化碳濃度模型; BP預(yù)測調(diào)控;
     
     
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