摘要：现有的基于神经网络的光合速率模型仅考虑环境因素，且收敛速度慢。在考虑温度、CO2浓度、光照强度、相对湿度等环境因子的基础上，加入生理因子叶绿素含量，建立融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型。首先利用多因子嵌套试验获得黄瓜幼苗光合速率测试数据 825 组，然后采用 LM 训练法进行模型训练，并分析加入叶绿素含量对模型训练结果的影响，最后建立黄瓜幼苗光合速率预测模型并对其采用异校验方式进行验证。试验结果表明，在考虑叶绿素影响的条件下，其训练效果与模型拟合度均优于只考虑环境因子的训练模型，加入叶绿素含量作为输入的 LM 训练法可有效越过局部平坦区，具有明显的优越性，满足误差小于 0.0001 的训练要求，模型预测值与实测值决定系数为 0.987，误差小于 4.68%。

关键词：黄瓜 叶绿素含量 光合速率 预测模型 lm 

单位：西北农林科技大学机械与电子工程学院 陕西杨凌712100