基于偏最小二乘回归的日光温室墙体放热量预测  

Prediction of heat release from solar greenhouse walls based on partial least squares regression

作　　者：张玉琛 张义[1] 程瑞锋[1] 王超 Zhang Yuchen

机构地区：[1]中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/农业农村部设施农业节能与废弃物处理重点实验室,北京100081

出　　处：《江苏农业科学》2022年第11期208-213,共6页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金(编号:31901421);中国农业科学院基本科研业务费(编号:Y2021PT04)。

摘　　要：基于物联网以及传感测试技术,在获取日光温室内外光温环境数据的基础上,采用皮尔逊系数法确定各环境因子间的关联性,进而建立基于室外光温环境因子变量的墙体放热回归模型。结果表明,采用聚类填充法处理缺失数据,可以保持较优的原数据样本特征;与主成分回归方法相比,采用偏最小二乘回归方法拟合墙体放热量模型,预测值与真实值的均方根误差RMSE为0.09 MJ/m^(2),平均绝对百分误差MAPE为9.48%,确定系数R^(2)为0.953,精度较好。该回归模型综合了室外光温环境特征信息规律,通过气象预报,可以用于模拟预测墙体放热量,为温室额外加热量的供给提供参考。

关 键 词：日光温室 墙体蓄放热 环境数据 相关分析 回归分析 

分 类 号：S625.1[农业科学—园艺学]