张永芳，王 芳

（1.河北农业大学 信息科学与技术学院/河北省农业大数据重点实验室，河北 保定 071000）

日光温室通常是指温室内的热量来源主要是靠太阳辐射的温室，由于其取材方便、造价低、保温性强、不加温也可在冬季进行作物生产等特性，逐渐成为我国北方普遍采用的温室类型。通过建立日光温室温湿度模型，综合各个环境因子变化规律，有效预测日光温室内温湿度的变化，并以此为依据进行温室的调节控制，可以帮助日光温室内的作物获得良好的生长环境，降低病害发生几率，从而实现早熟、优质和高产，获得更高的经济效益，无论在温室设计和环境控制中都具有一定的现实意义。

日光温室温湿度模型涉及多个环境因子，具有非线性、时变、耦合、滞后等特性［1-3］，模型主要分为2 类：基于流体动力学和能量平衡的机理模型以及基于系统辨识方法的辨识模型。尽管机理模型可以解释系统本质，与实际过程吻合程度较高，但是，这类模型存在结构复杂、测量仪器昂贵、不易推广、参数时变因素多且部分参数只能凭经验获得［4］等缺点，一般较少在实际中使用［5］。辨识模型往往不需要关心具体的物理过程或数学模型，结构相对简单，易操作，预测曲线拟合度较好，不仅可以提高研究效率，减少成本，而且也更方便对温室环境控制系统进行控制。

在辨识模型方面，国内外学者已进行了很多探索，不断改进创新。早在2012 年C.X.Zhu 等［6］就提出了采用误差反向传播神经网络建立温室湿度预测模型；……