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基于信息融合的温室CO_2调控量决策方法

江苏大学电气信息工程学院;江苏大学现代农业装备与技术江苏省重点实验室

摘  要:
提出一种以利润最大化为目标的温室CO2调控量决策方法。以生菜为研究对象,运用神经网络建立非线性的植物生长速率预测模型,采用多项式函数拟合得到植物市场价格规律模型,并考虑CO2施肥的成本,寻求最优CO2体积比的调控量。以生菜生长过程中的实验数据和2004~2006年凌家塘批发市场提供的生菜价格季节性变化规律为依据,结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合,为温室测控系统CO2调控量的决策提供了依据。

关键词:温室;CO2调控量;决策;信息融合

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所属期刊

农业机械学报

ISSN: 1000-1298

CN: 11-1964/S

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