基于改进ＰＳＯ 优化 ＲＢＦ神经网络的 温室温度预测研究

论文以温室内外的气象数据为输入量， 以温室内温湿度等气象因子为输出量， 使用改进 ＰＳＯ 算法优化的 ＲＢＦ 神经网络构建温室内环境温湿度的预测模型。通过实验对预测模型进行仿真测试与性能评估， 验证该方法的可行性和有效 性。该模型数据获取方便、 所需参数少、 模拟精度高， 为温室内极端温度的预测、 调控和管理优化提供了科学依据