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知识和数据驱动的模拟植物生长的建模方法：以番茄生长为例
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上传时间: 2021-03-03
详细说明：本文提出了一种新颖的知识和数据驱动建模（KDDM）方法，用于模拟植物生长，该方法由两个子模型组成。 一个子模型来自所有可用的领域知识，包括基于物理或机械模型的所有已知关系。 另一个仅由数据构成，而无需使用任何领域知识。 在这项工作中，采用了GreenLab模型作为知识驱动（KD）子模型，并采用了径向基函数网络（RBFN）作为数据驱动（DD）子模型。 番茄作物作为植物生长模型的案例研究。 来自五年的十二个温室实验的番茄生长数据集用于校准和测试模型。 与现有的知识驱动模型（KDM，BIC = 1215.67）和数据驱动模型（DDM，BIC = 1150.86）相比，拟议的KDDM方法（BIC = 1144.36）在预测番茄产量方面表现出多种优势。 尤其是，即使没有器官的观察数据，KDDM方法也能够对包括叶，茎和果实在内的不同类型器官的产量提供强有力的预测。 案例研究证实，KDDM方法继承了KDM和DDM方法的优势。 还讨论了KDDM方法中叠加和合成耦合算子的两种情况。
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