基于信息融合的温室CO2调控量决策方

提出一种以利润最大化为目标的温室CO2调控量决策方法。以生菜为研究对象，运用神经网络建立非线性的植物生长速率预测模型，采用多项式函数拟合得到植物市场价格规律模型，并考虑CO2施肥的成本，寻求最优CO2体积比的调控量。以生菜生长过程中的实验数据和2004～2006年凌家塘批发市场提供的生菜价格季节性变化规律为依据，结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合，为温室测控系统CO2调控量的决策提供了依据。