基于BP神经网络的海口地区2种热带兰温室栽培环境预测.pdf

本文主要探讨了利用BP神经网络对海口地区的热带兰花——文心兰和蝴蝶兰的温室栽培环境进行预测的方法。BP神经网络是一种常见的机器学习算法，常用于数据建模和预测任务，尤其在处理非线性问题时表现出色。在农业领域，这种技术可以用于优化植物生长环境，提高花卉的品质。 研究者对文心兰进行了遮光率的比较筛选，以确定最佳的光照条件。结果显示，在平均温度26~27°C、平均相对湿度79%~83%以及65%遮光率的环境中，文心兰的花穗部长度占比最高，倒伏率仅为1.7%，表明此环境条件下的文心兰品质优良。 接着，研究建立了一个结构为3-12-3的BP神经网络模型来预测文心兰的栽培环境。经过验证，该模型对于温度和相对湿度的平均相对误差分别为3.4%和5.7%，光照强度的均方根误差为3.0 klx，表明模型对文心兰环境预测的准确性较高。 对于蝴蝶兰的环境预测，研究者采用了一个结构为3-10-3的BP神经网络模型。该模型预测的温度与相对湿度的平均相对误差分别是2.5%和4.2%，光照强度的均方根误差为0.8 klx，显示出良好的预测效果。 通过这些模型，种植者可以更精确地预测和控制温室内的环境参数，从而优化兰花的生长条件，提升花卉的质量和产量。这对于热带兰花的商业化栽培具有重要的指导意义，有助于实现高效、精准的农业生产。 总结来说，这篇文章利用BP神经网络技术，结合海口地区的气候特点，建立了适用于文心兰和蝴蝶兰的温室环境预测模型。通过调整环境因素如温度、湿度和光照，可以有效提升热带兰花的栽培品质，为热带兰花产业提供科学的决策支持。这一研究展示了深度学习和神经网络在农业领域的应用潜力，为未来智能农业的发展提供了新的思路。