基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蔬菜育苗潮汐灌溉策略研究.pdf

1、潮汐灌溉是世界上節(jié)水效果最好的節(jié)水灌溉技術(shù)之一，考慮到我國引進此技術(shù)的時間較短，土壤濕度傳感器的檢測精度有待提高,所以本文基于小白菜育苗潮汐灌溉的研究，根據(jù)氣象條件通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預測需水量，優(yōu)化控制規(guī)則，從而更好地指導苗種的灌溉。
　　本文主要的研究包括以下幾個方面：
　　通過SPSS軟件對于小白菜育苗時盤重和基質(zhì)相對濕度的數(shù)據(jù)進行研究，得出兩者關(guān)系的模型，從而推出蒸發(fā)蒸騰量和基質(zhì)相對濕度的模型，而基質(zhì)的相對濕度又是潮汐

2、灌溉控制的重要參數(shù)。
　　通過SSPC相關(guān)性的分析將土溫因素用同組相關(guān)性很強的溫度和濕度來代替，這樣可以降低農(nóng)業(yè)節(jié)水工程的成本，提高可操作性，利于育苗潮汐灌溉的推廣。
　　目前普通的土壤濕度傳感器存在一定的誤差和實測時的時滯及失真，而高性能的傳感器價格極其昂貴。運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于光照、空氣溫度、濕度三因素和基質(zhì)相對濕度的研究建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，并通過實際驗證顯示，此模型能通過環(huán)境的光照、空氣溫度、濕度的數(shù)據(jù)預測說基質(zhì)相對濕度