了解植物如何响应温度、CO2、湿度和光辐射等环境条件对植物生长至关重要。用一个人工神经网络( ANN )模型来预测植物对环境条件的响应，提高植物性能和资源利用效率的作物生产系统(如光、肥、水等)。贝叶斯神经网络( BNNs ) 基于反向传播算法用于建模和预测植物生长。所使用的网络的主要目的是找到网络输入(温度、CO2、相对湿度、日照和光辐射)和网络输出(生物量测定(干重和鲜重))之间的关系(植物的地上部，根系物质和叶面积)。检测了隐藏层中的各种神经元数量，包括10、20和25个神经元。结果表明，BNN网络在建模和预测作物性能方面是准确的。

了解植物如何响应温度、CO2、湿度和光辐射等环境条件对植物生长至关重要。用一个人工神经网络( ANN )模型来预测植物对环境条件的响应，提高植物性能和资源利用效率的作物生产系统(如光、肥、水等)。贝叶斯神经网络( BNNs ) 基于反向传播算法用于建模和预测植物生长。所使用的网络的主要目的是找到网络输入(温度、CO2、相对湿度、日照和光辐射)和网络输出(生物量测定(干重和鲜重))之间的关系(植物的地上部，根系物质和叶面积)。检测了隐藏层中的各种神经元数量，包括10、20和25个神经元。结果表明，BNN网络在建模和预测作物性能方面是准确的。