温室湿度环境的主成分分析人工神经网络建模研究

作     者：何芬 马承伟 HE Fen;MA Cheng-wei

作者机构：中国农业大学农业部设施农业生物环境工程重点开放实验室北京100083 

出 版 物：《上海交通大学学报（农业科学版）》 (Journal of Shanghai Jiaotong University(Agricultural Science))

年 卷 期：2008年第26卷第5期

页      面：428-431页

学科分类：12[管理学] 082803[工学-农业生物环境与能源工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：北京市教育委员会共建项目建设计划资助(XK100190650) 

主　　题：温室 湿度模拟 主成分分析 人工神经网络 

摘      要：实测温室内影响空气湿度的环境因子组成数据样本,对数据样本进行主成分分析,提取出影响温室湿度的4个主要成分,讨论提取的主成分与原始过程数据样本间的关系。以采用主成分分析后的数据样本作为神经网络模型的输入变量,模型模拟值和实测值之间的相关系数R^2为0.8842。以±0.1作为模拟相对误差,命中率达到85%。用训练后的网络模型对20组未参加建模的样本数据进行模拟.均方根误差为1.6745,优于回归方程法的4.4349。基于神经网络模型,运用敏感性分析法对影响湿度的各因素进行重要性分析和排序,得出各影响因素的重要程度依次为室内温度、室外湿度、室外温度、保温帘展开度、室外风速、室外太阳辐射照度、天窗开窗角度和侧窗开窗角度。