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摘要。温室种植通过为植物生长提供受控环境，在现代农业中起着关键作用。温室绝缘的意义在于它有能力为植物开发创造最佳条件，从而确保提高作物生产率和质量。本文强调温室绝缘的关键性以及有效预测模型的必要性，以预测植物的生长并准确地产生。这项研究提出了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的利用，以预测受控温室环境中的植物生长和产量。为了实现这一目标，在预测过程中部署了一种新型的深层神经网络（RNN）架构，该结构采用了长期记忆（LSTM）神经元模型。该研究提供了涉及各种ML方法的比较分析，例如支持向量回归和随机森林回归。使用均方根误差标准进行这些不同方法的性能评估，以评估其在预测植物生长和产量方面的有效性。该模型的复杂体系结构使其能够通过利用高级神经网络对特定生长参数产生准确，及时的预测。这种整体方法在温室番茄种植中介绍了一种新颖的观点，为种植者提供了宝贵的见解，以促进明智的决策，简化资源分配并促进农业可持续性的提高。
在温室环境中增强植物种植的预测建模
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