基于机器学习的保温被应用性能分析

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：为满足装配式日光温室夜间保温需要以及研发新型温室保温材料，探索了机器学习在温室环境评价方面的应用，比较分析了骆驼绒和橡塑板为保温芯材的两种新型保温被保温性能。结果表明，高斯回归过程和神经网络算法在温室温度预测方面具有良好的应用潜力。相较于骆驼绒保温被，橡塑板保温被能使温室夜间薄膜内表面平均温度提高0.8 ℃，最低夜间薄膜内表面温度平均提高0.6 ℃。（剩余11094字）

试读结束

目录
monitor