效益优先的温室光照智能调控模型研究

"该研究提出了一种效益优先的温室光照优化调控模型，旨在降低调控成本的同时满足作物生长需求。通过实验获取不同环境条件下的黄瓜光合速率数据，利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）构建光合速率预测模型，并结合两种光照寻优方案的效益优先算法，基于BP神经网络构建光照优化调控模型。实验证明，该模型能有效降低光照供需量，提高光合速率，对设施温室的精准补光调控具有指导价值。" 在设施农业中，温室光照环境的调控对于作物生长至关重要，特别是光合作用，它是植物生长的主要能量来源。然而，传统的光照调控方法往往成本较高，且可能未能充分考虑到作物的光合效率。为此，研究者提出了一个效益优先的温室光照优化调控模型。这个模型首先通过设计的嵌套试验收集了不同温度、二氧化碳浓度和光照强度下黄瓜的光合速率数据，这些环境参数作为输入，光合速率作为输出，利用机器学习中的LS-SVM方法建立了光合速率预测模型。LS-SVM是一种有效的非线性建模工具，能够处理复杂的非线性关系，提高预测的准确性。 接着，研究者结合两种不同的光照寻优策略，创建了一个效益优先的寻优算法，以此为基础，他们利用BP神经网络构建了光照优化调控模型。BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，适用于复杂函数的拟合，能处理多输入多输出的问题。这种模型能够根据作物的光合需求和环境条件，动态调整光照强度，从而在保证作物生长的同时，降低调控成本。 实验结果显示，与基于光饱和点调控的方案相比，效益优先的光照优化调控方案理论上降低了光照供需量22.86%，光合速率仅下降3.71%。在实际验证试验中，光照供需量减少了27.47%，光合速率减少了3.34%，但相对于自然条件下的对照组，光合速率提高了40.69%。这表明，该模型能显著提高光照资源的利用效率，对设施温室的补光策略提供了精确的指导。 关键词如光合速率、光照优化调控、LS-SVM和差分曲率，分别代表了研究的核心内容：光合作用的重要性、光照管理的目标、所采用的预测模型技术以及可能涉及的数学优化方法。该研究对于推动设施农业的智能化和高效化具有积极意义，有助于实现更经济、更环保的温室作物生产。