通过花卉栽培控制系统对温室内的主要环境参数——温度、湿度、土壤湿度、CO。浓度的综合调控，为各花卉生长发育提供最佳的生态环境条件。
随着农业科技的发展，以及国家对三农的的高度重视，特别是国家2012农业国家一号文件颁发后。国家科技园、各大农业园区、农场等农业机构企业积极寻求在良种培育、节本降耗、节水灌溉、农机装备、新型肥药、疫病防控、加工贮运、循环农业、海洋农业、农村民生等方面的高新技术，力求突破现存的农业技术瓶颈，真正实现现代化农业。
人工神经网络模型与逐步回归模型比较为了比较和分析逐步多元回归法和人工神经网络技术在预测土壤养分含量的可靠性和准确程度，笔者选取 12 组样本作为检验样本，分别利用多元逐步回归模型和上述预测精度最高的 LMBP 网络模型进行拟合( 表 3) ，同时分别绘制土壤养分含量拟合曲线如图 1 ～ 图 7。综合分析可知: LMBP 网络模型的拟合精度要高于逐步回归模型，网络模型的相对误利用逐步回归技术和人工神经网络技术都可以建立治沙淤地后土壤养分预测模型，从而实现利用土壤粒径预测土壤养分含量的目的。但从拟合效果和预测精度上看，人工神经网络要优于逐步多元回归模型，可以达到快速准确预测土壤养分含量、判定土壤养分丰缺程度，为施肥提出指导意见的目的。
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