基于SMA-SVM模型的茎流速率预测温室西瓜蒸腾量

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摘 要：【目的】基于SMA-SVM模型预测温室西瓜需水量。【方法】以西瓜茎流速率与气象因子结合的作为特征变量作为模型输入，建立黏菌算法（Slime mold algorithm，SMA）优化的支持向量机（Support vector machine， SVM）的温室西瓜蒸腾量预测模型。【结果】气象因子与茎流速率共同作为输入要比气象因子单独作为模型输入的蒸腾量预测精度更高，且通过SMA优化后的SVM预测模型预测效果最好。（剩余17168字）

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