-
题名基于经验模态分解和小波神经网络的温室温湿度预测
被引量:10
- 1
-
-
作者
郁莹珺
徐达宇
寿国忠
王佩欣
-
机构
浙江农林大学信息工程学院
浙江农林大学/浙江省林业智能监控和信息技术研究重点实验室
浙江农林大学工程学院
-
出处
《江苏农业科学》
2019年第1期211-216,共6页
-
基金
浙江省自然科学基金(编号:LQ17G010003)
浙江农林大学人才启动项目(编号:2012FR070)
-
文摘
温室温湿度的准确预测有助于及时调节温室小环境,温湿度预测模型是温室控制的重要基础,提高预测精度有助于提高生产水平。针对温室系统具有非线性、非平稳性等特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和小波神经网络(wavelet neural network,简称WNN)的温室温湿度组合预测方法。首先,利用经验模态分解方法将原始时间序列分解成一系列分量;然后对各分量分别构建小波神经网络模型进行预测;最后叠加各子序列得到预测值。结果表明,运用EMD-WNN组合的温度模型有效性为0. 993 4,湿度模型有效性为0. 978 1,且优于单独WNN模型和BP神经网络模型的预测结果,可有效提高短期温室温湿度预测的精度。
-
关键词
经验模态分解
小波神经网络
模型构建
温室
温度
湿度
预测
-
分类号
S625.5
[农业科学—园艺学]
-