技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于遗传BP神经网络的日光温室温度预测方法，该方法在分析影响温室小气候环境主要因素的基础上，分别以温室内温度、光照及温室内外温差、光照作为模型输入，构建了基于BP神经网络的温室温度预测模型，并对BP神经网络算法进行改进，采用遗传算法对网络的权值和阈值进行优化，从而建立了基于遗传BP神经网络温室温度预测模型。仿真结果表明，遗传算法优化BP神经网络的预测效果较BP神经网络误差较小，预测精度较高，可以实现对日光温室温度的有效预测。
技术研发人员：王丽娜;魏谦琛
受保护的技术使用者：西北农林科技大学
技术研发日：2017.10.26
技术公布日：2018.04.13