摘要： 针对当前温室光照环境调控成本较高的问题,在满足作物生长需求的条件下降低调控成本,提出效益优先的温室光照优化调控模型。通过设计嵌套试验获取温室不同温度、二氧化碳浓度、光照强度组合下的黄瓜光合速率数据,以此环境参数作为输入、光合速率作为输出构建基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的光合速率预测模型;继而采用融合两种不同光照寻优方案的效益优先的寻优算法,基于BP神经网络构建光照优化调控模型;数据表明提出的效益优先的光照优化调控方案与依据光饱和点调控对比,理论光照供需量下降22.86%,光合速率降低3.71%;验证试验中,光照供需量下降27.47%,光合速率减少3.34%,较自然条件下对比组的光合速率提高40.69%,对设施温室补光的精准调控具有指导意义。

关键词: 光合速率, 光照优化调控, LS-SVM, 差分曲率