【摘 要】
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植物的生长环境对提高植物经济效益具有重大意义。近年来的研究表明,光合速率是验证植物有效光合作用的重要参数,因此将环境因子作为参量构建光合速率模型成为现阶段的研究重
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植物的生长环境对提高植物经济效益具有重大意义。近年来的研究表明,光合速率是验证植物有效光合作用的重要参数,因此将环境因子作为参量构建光合速率模型成为现阶段的研究重点。文章通过支持向量机找寻出温度、CO2浓度、光子通量密度与光和呼吸速率之间的对应关系,在这个基础上,使用鸟群算法完成对光环境最优目标值进行寻优,并完成光环境最优模型的构建。模型预测数据与实际量测数据的拟合结果的决定系数为0.989,均方误差为14.58,表明本文构建的光合速率模型可以有效根据环境参数计算出植物的最优光饱和点,为农业大棚环境的精准
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