基于卡尔曼滤波器和多层感知器的大麦幼苗最优生长参数预测

摘要：

为了提高生长舱大麦幼苗的质量和种植效率,首先利用卡尔曼滤波算法对传感器采集的数据进行处理,有效降低了环境因素和传感器本身误差的影响,提高了采集数据的精度,保证生长舱的精确控制和准确的实验数据,然后利用多元非线性回归、径向基函数和多层感知器神经网络对不同条件下,大麦种子萌发生长约160 h后的平均生长高度、麦苗重量和种子重量干燥比进行分析比较,结果表明,多层感知器网络模型对数据的拟合效果最好.利用该模型预测最优环境时的大麦幼苗平均高度和麦苗种子重量比与实际种植效果基本一致,为生长舱大麦幼苗的种植提供一定参考.

关键词：麦苗萌发;卡尔曼滤波;径向基函数;多层感知器;传感器

所属期刊栏目：5

分类号：TP271(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;无锡市科技发展资金项目;无锡市科技发展资金项目

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：90-98