光照度对植物的生长发育有着不可忽视的重要作用,它的强弱直接影响到植物的光合作用、物质代谢、结构形态和农作物产量等。通过重点研究大规模样本点的BP神经网络空间插值方法,进而提高计算光照分布的准确性和有效性。利用分组训练、组合优化的改进BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。实验结果表明该模型的相对误差较小,对光照度预测的可信度较高,可以用于预测光照分布。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
