农业机械学报

作者：胡瑾,田紫薇,汪健康,卢有琦,辛萍萍,张海辉

单位：西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,

关键词：温室;CO2优化调控;支持向量机回归;离散曲率;爬山法;光合速率

基金：国家自然科学基金项目(31671587、31501224)、陕西省重点研发计划项目（2018TSCXL-NY-05-02）和中央高校基本科研业务费专项资金项目（2452017124）

提出了基于离散曲率算法的温室CO2优化调控模型，通过设计嵌套试验采集温室不同温度、光照强度、CO2浓度组合下的番茄光合速率，利用支持向量机回归算法（Support vector regression algorithm，SVR）构建光合速率预测模型；以预测模型网络为目标函数，采用L弦长曲率算法实现CO2响应曲线离散曲率的计算，利用爬山法获得不同温度、光照强度组合条件的CO2响应曲线曲率最大点，以此作为效益最优的调控目标值，进而基于SVR构建CO2优化调控模型。结果表明，调控模型的决定系数为0.99、均方根误差为4.42μmol/mol、平均绝对误差为3.17μmol/mol，?拟合效果良好。与CO2饱和点目标值的调控效果对比发现，理论上CO2供需量平均下降61.81%，光合速率平均减少15.58%；验证试验中，相较饱和点调控下光合速率平均下降15.14%，CO2供需量下降57.61％，相较自然条件下光合速率升高26.70％。说明此温室CO2优化调控模型具有高效节能特点，为设施作物CO2高效精准调控和节本增效提供了理论基础。

来源：2019年第9期

《农业机械学报》期刊编辑部

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