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基于经验模态分解和小波神经网络的温室温湿度预测

郁莹珺;徐达宇;寿国忠;王佩欣

  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
[文献类型]:期刊
[文献出处]: 《江苏农业科学2019年01期
[格式]:PDF原版; EPUB自适应版(需下载客户端)