基于冠层光谱特性的水稻叶片含水率模型

基于水稻叶片含水状况与冠层光谱反射率存在关联,尝试构建水稻叶片含水率模型。在水稻生长的孕穗期,同时测量室外水稻冠层光谱反射率和叶片含水率,依据水稻叶片含水率与各光谱波段反射率之间的相关性系数,选取高相关性系数对应的光谱特征波段。采用遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化处理。分别应用BP神经网络和GA-BP-Network、传统多元线性回归方法建立预测模型。试验表明,GA-BP-Network模型的预测含水率值与真实值平均误差率为3.9%,最大误差率为6.1%,均比BP神经网络、传统多元线性回归预测模型有了很大的改善,提高了预测水稻叶片含水率的准确性。     

冬小麦产量结构要素预报方法

为优选出最佳的冬小麦产量结构要素预报方法,该研究选择冬小麦成穗数、穗粒数及千粒质量为预报目标,综合考虑种植品种、密度及地区因子,并对气象因子进行膨化统计,得到126个自变量因子,分别采用多元线性回归、因子分析-线性回归及BP(Back Propagation)神经网络等3种方法进行建模分析。结果表明,直接采用各因子进行回归分析无法解决不同自变量间存在的多重共线性问题,而因子分析虽然消除了不同自变量间的多重共线性,但采用因子优化后的10个综合因子分别对3个产量结构要素进行线性回归,得到的预报模型决定系数(R^2)均不足0.500。运用BP神经网络对冬小麦3个产量结构要素进行预报,结果发现,当输入层为126、隐含层为16、输出层为3时,BP神经网络结构最佳,在此结构下,模型的决定系数为0.644,明显优于多元线性回归及因子分析-线性回归法。同时,基于BP神经网络模型对冬小麦产量结构要素的预报精度平均达85.3%。因此,推荐采用BP神经网络模型对冬小麦产量结构要素进行预报。     

基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型

为解决耕地面积预测模型建立过程中的非线性、稀疏化及结果可靠性评价等问题,该文将相关向量机与差分进化优化算法进行融合及改进,提出基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型。该文以黄石市为例,建立基于自适应进化相关向量机的短期、中期耕地预测模型,并与多元线性回归、BP神经网络、支持向量机算法在精度、计算效率及可靠性方面进行对比分析。试验验数据表明,自适应进化相关向量机的预测精度大约是其余3种方法的2倍以上;模型的计算效率是多元线性回归方法的2倍,比BP神经网络、支持向量机高出2个数量级;测试数据的实际耕地面积均在自适应进化相关向量机估计的95%置信度的置信区间内,并且由后验差比、小误差概率判定模型等级属于"好"。基于以上数据,证实该模型是一种精度高、计算快、可靠性强的耕地预测新方法。     

基于PSO-Elman算法的茶叶烘干含水率预测

为研究茶叶热风烘干过程中内部水分的变化规律,该试验以绿茶为例,通过对揉捻后的茶叶进行动态热风烘干,监测不同喂入量（800～1 200 g）、烘干温度（90～120 ℃）、滚筒转速（20～30 r/min）下的茶叶含水率变化。试验采用烘干法测定含水率,将烘干温度、滚筒转速、烘干初始水分、预测时间作为输入,含水率作为输出,分别利用多元线性回归、BP（Back Propagation）神经网络、Elman神经网络以及粒子群优化的Elman神经网络（PSO-Elman）算法建立烘干过程茶叶含水率预测模型。结果表明,温度对烘干过程影响最大,喂入量以茶叶铺满滚筒壁形成完美抛撒料幕为宜,过多容易造成受热不均,整个烘干过程茶叶含水率降低速率呈现先快后慢的趋势,烘干结束时含水率基本稳定在4%～5%。分别对建立的多元线性回归、BP、Elman以及PSO-Elman含水率预测模型进行验证和误差分析,模型决定系数R2分别为0.960 9、0.998 0、0.998 5和0.999 4,且BP和Elman,PSO-Elman模型的平均绝对误差仅为3.5295%、2.6262%和1.4982,而传统线性回归模型的平均绝对误差高达2.4143%,相比传统线性回归模型,3种神经网络算法均表现出了更好的预测效果,能更好的预测茶叶烘干过程的含水率变化。研究结果可为茶叶热风烘干工艺和过程提供理论依据,为指导茶叶加工生产,提高加工效率和茶叶品质提供参考依据。     

BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用

[目的]探讨BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用,为黄土高原淤地坝群的安全度汛提供决策依据。[方法]构建基于多元线性回归模型(MLR)和去趋势互相关分析法(DCCA)的BP神经网络组合模型;选择均方差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)以及确定性系数(DC)作为评价指标,与单一模型(多元线性回归模型、BP神经网络模型以及去趋势互相关分析法)进行比较。[结果]BP神经网络组合模型的4项指标MSE,MAE,MAPE和DC分别为2.144,5.453,0.074和0.988,均优于单一模型;模型预测效果从优到劣分别为BP神经网络组合模型、BP神经网络模型、多元线性回归模型和去趋势互相关分析法。[结论]BP神经网络组合模型较单一模型平稳性增强,提高了预测效果,可用于淤地坝群的次暴雨洪量预测。     

核桃不饱和脂肪酸总量预测线性与非线性模型

为研究核桃的外观形状变化与内部营养成分累积的规律,以35个核桃品种的果实为试验材料,分析测定其脂肪、蛋白质、糖分、粗纤维、水分含量及外观指标,采用多元线性回归分析、主成分分析、BP神经网络等数学方法,建立核桃不饱和脂肪酸的预测模型。结果表明,基于16项常规理化及外观测定数据建立的线性模型(LM)和非线性模型(NLM)对核桃不饱和脂肪酸(UFA)总量、多不饱和脂肪酸(PUFA)和单不饱和脂肪酸(MUFA)预测的可靠性存在差异;NLM的可靠性优于LM,即RNLMRLM;全因素的BP神经网络模型可用于MUFA的预测,预测的平均相对误差为0.59%,基于主成分的BP神经网络模型可用于UFA总量的预测,预测的平均相对误差为4.58%。本研究结果为核桃加工利用过程中原料选择、品质评价、质量控制等环节提供了相关的理论依据。     

葡萄大棚小气候预测模型研究

为精准把控并及时调节葡萄大棚棚内小气候,利用清徐县葡萄大棚农田小气候站观测数据及气象站、辐射站、土壤水分站资料,建立以棚外气温、相对湿度、风速、总辐射、土壤湿度为输入变量,棚内气温、相对湿度、土壤温度为输出变量的基于BP神经网络葡萄大棚小气候预测模型。为了对比分析BP神经网络的精确度和稳定性,同时建立多元线性回归模型。结果表明,基于BP神经网络建立的预测模型,其训练值和实测值之间的绝对误差分别为1.55 ℃、4.46%、0.77 ℃,标准误差分别为2.18 ℃、5.94%、1.00 ℃;预测值和实测值之间的绝对误差分别为1.37 ℃、2.84%、0.42 ℃,标准误差分别为1.96 ℃、4.60%、0.53 ℃。预测效果明显优于多元线性回归模型,预测精度满足棚内小气候要素预报要求。     

东北典型黑土区表层土壤有机质含量高光谱反演研究

选择东北典型黑土区——德惠市、扶余市和双城市为研究区,利用便携式地物光谱仪获取土壤光谱数据,基于原始光谱值及一阶微分、倒数的对数、连续统去除变换,分别建立了黑土有机质含量的多元线性逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型。结果表明:高光谱与土壤有机质含量在多个波段相关性较好,其中有机质与反射率一阶微分处理的相关性最好,在光谱584 nm处其相关性最强(r=-0.60,n=81)。光谱一阶微分处理数据在三种建模方法中的预测及验证精度均高于原始光谱值、倒数的对数和连续统去除变换,因此一阶微分为最佳光谱变换形式。偏最小二乘回归分析的预测效果整体优于多元线性逐步回归分析和BP神经网络分析,光谱一阶微分处理的偏最小二乘回归模型呈现出最佳预测效果,决定系数为0.71、均方根误差为2.29 g kg~(-1)(n=53)。     

基于近红外光谱分析的土壤分层氮素含量预测

准确、快速地估测土壤中的氮素含量是推动配方施肥顺利开展的保障。该研究在不同区域随机选取了30个点位,每个点位分别取其表土层(0~30 cm)、心土层(30~48 cm)以及底土层(48~60 cm)3个部位进行取样,利用傅里叶型光谱分析仪MATRIX_I测量了土壤样本在近红外区域的吸收光谱,并使用实验室手段测量了土壤样本的水分及氮素含量。分析了不同层次土壤样本的吸收光谱特性,以及土壤水分、氮素不同层次的变化规律。同时对原始光谱吸收率进行一阶微分处理,而后利用微分光谱与土壤全氮含量进行相关性分析,选取反应土壤全氮含量的敏感波段1 387、1 496、1 738、1 876、2 120以及2 316 nm。利用所得敏感波段与土壤氮素含量分别建立多元线性回归模型,BP神经网络预测模型以及基于遗传算法优化的BP神经网络建模。结果显示,基于遗传算法优化的BP神经网络建模,其决定系数为0.883,均方根误差为0.0278 mg/kg。表土层土壤的预测验证结果决定系数为0.716,均方根误差为0.031 mg/kg;心土层土壤的预测验证结果决定系数为0.801,均方根误差为0.030 mg/kg;底土层土壤的预测验证结果决定系数为0.667,均方根误差为0.033 mg/kg。无论是建模精度还是模型在土壤各个层次的预测精度相比于多元线性回归模型和BP神经网络模型相比都有了显著的提高,说明该方法在土壤全氮含量预测过程中具有明显的优势,可应用于实际生产。     

基于FSA-LSSVR模型的安徽省耕地变化预测

针对耕地变化内部规律及其外部驱动因子的特点,利用鱼群算法优化最小二乘支持向量机回归（FSA-LSSVR）模型,探讨耕地变化预测模型,为耕地保护政策制定提供参考依据。结果表明:鱼群算法的全局搜索能力能使支持向量机算法有效地收敛到参数γ和σ的全局最优解;FSA-LSSVR模型的预测精度指标远高于多元线性、GM（1,1）和BP神经网络模型,且优于FSA-SVM,求解速度明显优于SVM。FSA-LSSVR模型可以解决SVM内部参数难以确定的问题,适用于多因素参与的高维非线性的耕地变化预测,而且速度快、精度高,具有推广价值。     

保护性耕作对小麦玉米间作系统生产效率和可持续性的影响

农田复合系统是集约化农作的有效途径之一,在增加生物多样性和提高产量方面具有重要作用。干旱区农业生产中,温室气体减排和作物耗水减量是发展高效可持续农业的重要参考指标,研发基于作物复合生产的模式是该区节水、减排和可持续农业发展面临的重大课题。本研究以河西绿洲灌区长期规模化种植的小麦/玉米复合生产系统为对象,于2010-2012年度在甘肃农业大学校地联合绿洲农业科研教学基地（武威站）,通过集成免耕立茬（NTS）、免耕秸秆覆盖（NTM）、少耕秸秆翻压（RTS）形成不同小麦/玉米间作复合系统,并以传统间作（CTI）为对照,重点研究了不同系统的土壤碳排放量和水分利用特征,比较分析了其生产效率和可持续性。结果表明,小麦和玉米复合系统的生物热能产较单作小麦提高113%,较单作玉米提高21%,该系统基于生物热能产的土地当量比均大于1。农田复合生产系统能有效降低土壤CO₂排放,特别是集成免耕秸秆覆盖的间作系统,土壤CO₂排放量比单作玉米降低12%,比传统间作降低13%,排放效率比单作玉米提高39%,比传统间作提高31%。此外,农田复合生产系统还显著降低了作物耗水,与传统间作相比,集成免耕秸秆覆盖的间作系统的棵间蒸发量、耗水总量和单位耗水碳排放量分别降低11%、5%和9%,但单位耗水生物热能产提高19%。农田复合生产系统较传统间作具有更高的土地当量比（1.78）、碳排当量比（1.48）和耗水当量比（1.22）,三者分别提高14%、28%和20%,因而其可持续评价指数提高了13%。小麦/玉米间作集成免耕秸秆覆盖的农田复合生产系统可作为河西绿洲灌区高效可持续农作的可行模式。     

采用BP神经网络和Burgers模型的细观参数标定

PFC软件作为一款成熟的离散元分析软件,由于在处理连续与非连续介质方面的出色表现,得到了广泛的应用。但是PFC软件所需要的细观参数均需要采用室内试验数据通过试错法反复调试才能获得,效率低、盲目性高,严重影响后续试验数据,因此急需一种新的细观参数校准方法。本文以玉米秸秆颗粒的单轴蠕变试验为基础,结合离散元软件PFC 2D,通过正交试验多因素方差分析方法分析了Burgers模型宏细观参数之间的影响关系,从而证明宏细观参数之间存在着复杂关系,不宜采用通过回归分析获得宏细观参数之间的关系式的方式标定细观参数,适合利用BP神经网络进行参数标定,利用创建的BP神经网络对细观参数进行标定,根据测试组的标定结果分析得出Burgers模型各细观参数的标定精度均在92%以上,且误差较为稳定,而且训练好的神经网络相关系数R>0.96,从而证明BP神经网络的细观参数标定性能较为可靠。将玉米秸秆单轴蠕变试验的宏观参数带入训练好的BP神经网络中进行细观参数标定,比对模拟蠕变试验与物理蠕变试验发现,两者的蠕变曲线基本一致,应变量的最大误差为2%,证明了BP神经网络具有良好的参数标定能力,可为PFC参数标定提供一定的参考价值。     

基于人工神经网络的土壤有机质含量高光谱反演

研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系,在对原始光谱进行了预处理分析后,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了验证。结果表明:人工神经网络所建立的反演模型普遍优于回归模型,网络集成模型优于单个BP网络模型,网络集成是提高反演模型准确性与稳定性的有效途径。网络集成模型为最优模型,总均方根误差为1.31,可以用于土壤有机质含量的快速测算。     

吉林省居民生活消费的间接碳排放特征及影响因素

[目的]核算吉林省居民家庭生活消费的间接能源消耗量和碳排放量,并分析其影响因素,为政府引导居民实施低碳消费、改善区域环境质量提供决策参考。[方法]以吉林省为例,计算2004—2013年居民各类消费活动所产生的能源消耗量及碳排放量,采用STIRPAT模型,分析居民消费碳排放的影响因素。[结果](1)"居住"、"文化教育娱乐"和"食物"3类消费是间接能源消耗和碳排放的最主要来源;(2)碳排强度、人均消费支出、人口数量和城市化率每增加1%,吉林省居民生活消费间接能耗的碳排放分别增加0.831%,0.309%,0.184%和0.055%,碳排强度对吉林省居民生活消费间接能耗的碳排影响最大。[结论]提高能源利用效率、发展新能源是减少碳排放量的首要措施。     

基于经验模态分解与BP神经网络的农机总动力增长预测

为提高农机总动力增长变化预测结果的准确性和可靠性,根据农机总动力增长变化与其影响因素之间具有在各时间尺度明显的非线性波动特征,提出以1986—2013年农机总动力增长为研究对象,分别对农机总动力增长及其影响因素时间序列数据进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),对得到的各时间尺度下的波动分量分别建立BP神经网络预测模型。将EMD-BP网络预测结果与多元线性回归、支持向量机、BP神经网络进行对比分析,结果表明:基于EMD-BP网络建立的农机总动力增长预测模型,拟合和预测平均相对误差分别为0.99%和1.29%,相关决定系数约为0.999,均方根误差为316.35 MW,模型评价等级为"好",各项精度评价指标都优于其他方法,因此该预测模型精度高、可靠性强。研究成果为农业机械化发展规划的制定和出台相关政策提供有效参考。     

基于BP人工神经网络的长江河口地区土壤盐分动态模拟及预测

为开展长江河口地区土壤盐分动态的中长期模拟与预测,采用人工神经网络中应用较为成熟和广泛的BP网络建立长江河口地区土壤盐分与降雨量、蒸发量、长江水电导率、内河水电导率、地下水位、地下水电导率6因子间的非线性神经网络响应模型。网络模型结构为6-11-1,隐含层单元数用"试错法"确定。选择合适的参数训练和学习网络模型后,对河口地区2003年各月平均根层土壤电导率进行预测,并与线性回归模型预测结果进行比较。结果表明:BP网络模型较线性回归模型具有更高的预测精度,平均相对预测误差为7.3%,预测值与实测值相关性良好,可以满足实际应用需求。     

基于遗传神经网络的全国小麦条锈病长期气象预测

为了提高反向传播（BP）神经网络模型预测小麦条锈病发病率的准确性和效率,以上年1月-当年3月组合的120个大气环流特征量为基础,定量分析大气环流特征量与全国小麦条锈病发病率之间的相关性并从中筛选出主要的影响因子;对影响因子进行主成分分析（PCA）,提取累计贡献达到85．46％的前10个主成分作为预测因子;利用逐步回归、BP神经网络及遗传算法（GA）优化的BP神经网络三种模型进行预测,三种模型的预测精度均在80％以上,其中GA—BP神经网络模型的精度最高,达92．6％,而其训练步长仅为标准BP神经网络的1／4左右。通过PCA简化网络结构,同时运用GA优化网络初始权值和阈值,GA—BP神经网络模型可以较好的预测小麦条锈病的发病率。     

基于BP神经网络的土壤水力学参数预测

为了获取区域土壤水分和溶质运移模拟所需的土壤水力学参数,利用黄淮海平原曲周县的试验资料建立基于BP神经网络的土壤转换函数模型。本文采用土壤粒径分布、容重、有机质含量等土壤基本理化性质,来预测土壤饱和导水率Ks、饱和含水量sθ、残余含水量θr、以及van Genuchten公式参数α、n的对数形式ln(α)和ln(n),并与多元线性逐步回归方法进行比较。t检验结果表明,BP神经网络训练和预测得到的模拟值与实测值之间吻合很好,该方法具有较高的预测精度。通过对平均相对误差的比较,得出在粒径分布的基础上增加容重、有机质含量等输入项目,可以提高部分土壤水力学参数的预测精度,而有些参数的预测精度反而降低。以误差平方和为标准的比较结果表明,BP神经网络模型的预测效果总的来看要优于多元线性回归法。     

基于高光谱和BP神经网络的玉米叶片SPAD值遥感估算

为了进一步提高玉米叶绿素含量的高光谱估算精度,该文测定了西北地区玉米乳熟期叶片的光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）值,分析了一阶微分光谱、高光谱特征参数与 SPAD的相关关系,构建了基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和 BP 神经网络的 SPAD 估算模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）以及传统回归模型与 BP 神经网络模型进行比较。结果表明：SPAD 值与一阶微分光谱在763nm 处具有最大相关系数（R=0.901）;以763 nm 处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分为自变量建立的传统回归模型可用于玉米叶片 SPAD 估算;将构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测 SPAD 值作为输出,构建 BP 神经网络模型,其建模与验模 R2分别为0.887和0.896,RMSE 为2.782,RE 为4.59%,与其他回归模型相比,BP 神经网络模型预测精度最高,研究表明 BP 神经网络对叶绿素具有较好的预测能力,是估算玉米叶片 SPAD 值的一种实时高效的方法。