【摘 要】
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以不同的灌水及施肥水平作为输入,以番茄的产量为输出,建立了水肥—产量关系的支持向量机（SVM）预测模型,并通过粒子群（PSO）优化算法对SVM的关键参数进行了智能化选择,通过与回归
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以不同的灌水及施肥水平作为输入,以番茄的产量为输出,建立了水肥—产量关系的支持向量机（SVM）预测模型,并通过粒子群（PSO）优化算法对SVM的关键参数进行了智能化选择,通过与回归模型比较表明：PSO-SVM模型的预测精度较高;进而对模型进行了改进,改进后的模型能同时预测水肥水平对产量及品质双指标的影响,通过实例验证表明模型预测的产量值和硝酸盐含量值与实测结果基本一致,预测效果较理想,可为设施栽培番茄的水肥精细化管理提供支持。
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