基于改进支持向量机的温室大棚温度预测

针对温室大棚中影响温度预测的因素以及温室大棚温度变化存在的非线性问题,提出基于改进支持向量机的温度预测模型。支持向量机选择性能较好的RBF核函数,结合网格搜索算法对支持向量机的核参数和惩罚因子进行动态寻优,考虑光照强度、湿度、风速对温度的影响。实验结果表明,与其他模型相比,改进的支持向量机预测误差更小,精度更好。