【摘 要】
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针对现有的温室控制方法难以对温室系统做出精准预测和有效控制等问题,提出一种基于在线序贯极限学习机（online sequential extreme learning machine,简称OS-ELM）神经网络的温
【机 构】
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太原理工大学物理与光电工程学院,太原理工大学信息工程学院,山西农机新技术服务中心
【基金项目】
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山西省自然科学基金（编号：2015011050）
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针对现有的温室控制方法难以对温室系统做出精准预测和有效控制等问题,提出一种基于在线序贯极限学习机（online sequential extreme learning machine,简称OS-ELM）神经网络的温室温度预测及其自适应控制方法。该方法采用OS-ELM神经网络构建温室系统的温度预测模型,并用于温室温度预测;将预测模型的输出作为模糊神经网络控制器（fuzzy neural network controller,简称FNNC）的理想输出参考量,结合FNNC的实际输出量,将FNNC输出误差作为遗传
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