基于SSA-Elman的日光温室温湿度预测模型的研究

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摘要：有效获取日光温室的温湿度变化趋势对实现温室环境精准调控至关重要。为提高日光温室温度和湿度的预测精度和可靠性，提出一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化Elman神经网络的温室温湿度环境预测模型。研究采用斯皮尔曼相关性分析方法筛选出主要的环境影响因子作为输入变量，以日光温室内未来的温度和湿度分别作为输出变量，利用麻雀搜索优化算法对Elman神经网络模型参数分别进行优化调整，完成对日光温室的温湿度变化趋势预测。（剩余15889字）

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