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相似文献
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1.
基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型   总被引:31,自引:6,他引:25  
应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100 d气象数据为输入、作物需水量为输出来训练建立好的BP神经网络,仿真表明该神经网络能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,同时通过一组非样本天气环境参数和作物需水量来验证该神经网络,也得到了较好的预测结果,能够满足灌溉的精度要求。  相似文献   

2.
[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。  相似文献   

3.
基于人工神经网络的土壤有机质含量高光谱反演   总被引:25,自引:1,他引:24  
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。  相似文献   

4.
冬小麦产量结构要素预报方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
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。  相似文献   

5.
基于GRNN的坡面径流输沙能力模型的试验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
坡面径流输沙能力是建立土壤侵蚀过程模型的重要水力学参数,研究定量计算坡面径流输沙能力的实用模型具有重要的理论和实践意义.通过室内模拟径流冲刷试验,计算不同坡度和流量条件下的裸地坡面径流输沙能力,利用平均影响值(MIV)方法对影响坡面径流输沙能力的因子进行分析,建立以干密度、能坡、进口流量、出口流量、水力半径、流速为输入,以坡面径流输沙能力为输出的广义回归神经网络(GRNN)模型,并应用Adaboost算法对模型进行优化.验证结果表明,所建模型能够用于对坡面径流输沙能力的模拟预测.与BP神经网络模型进行对比分析的结果表明:在试验训练样本条件下,广义回归神经网络(GRNN)模型的模拟预测结果优于BP神经网络模型;Adaboost算法能够有效减小广义回归神经网络(GRNN)模型的模拟预测误差.  相似文献   

6.
人民胜利渠灌区净灌溉需水量时空变异及影响因子分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了揭示人民胜利渠灌区农业净灌溉需水量的变化规律,明确作物种植面积、降水以及潜在蒸散量对农业净灌溉需水量的影响程度,利用面向对象的变化检测方法提取人民胜利渠灌区作物种植面积信息,基于土壤水分动态随机模型构建农业净灌溉需水量计算模型,并对主要环境因素进行敏感性分析。结果表明:2005-2015年人民胜利渠灌区农业净灌溉需水量介于5.76×10~8~6.97×10~8 m~3之间,呈波动变化,西南、东北地区农业净灌溉需水量较高;潜在蒸散量是该灌区净灌溉需水量变化的决定性因素,敏感性变化幅度为22.5%,降水参数影响其次,日降水频率贡献率更大,敏感性变化幅度为-16.4%,作物种植面积对其影响较小,敏感性变化幅度在5%以下。研究结果对人民胜利渠灌区农作物种植结构调整和农业用水量合理配置具有参考意义。  相似文献   

7.
针对作物生产碳排放预测较为困难的实际问题,提出基于BP神经网络算法的玉米生产碳排放预测模型。选择地处河西走廊石羊河下游的民勤绿洲246家农户,面对面调查玉米种植户农场内生产投入数据,将玉米生产投入数据作为神经网络输入层;查阅和梳理国内外相似区域玉米生产环节碳排放系数,运用碳足迹生命周期法计算得到的碳排放值作为神经网络输出层;基于BP人工神经网络算法,运用试凑法确定网络隐含层节点个数,建立河西绿洲玉米生产碳排放预测模型,选择多元线性回归模型、多元非线性回归模型,对该模型有效性进行评估。研究结果表明,3层且各层节点数9、10、1的神经网络结构能够准确预测河西绿洲玉米生产碳排放,其碳排放预测值为0.763 kg(CO_2-eq)·kg~(-1)(DM);9-10-1结构的神经网络预测模型的相关系数(R~2=0.984 7)高于多元线性和非线性回归模型,该神经网络结构模型的均方根误差(RMSE=0.069 1)、平均绝对误差(MAE=0.051 3)均低于其他模型,BP神经网络算法预测性能明显优于其他预测模型。该研究为准确预测农业生产碳排放提供了新思路和可操作方法。  相似文献   

8.
BP神经网络在道路土壤分离速率模拟中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
 土壤分离是土壤侵蚀的重要过程,为坡面径流的搬运过程提供了物质基础,因而对土壤分离速率的准确模拟具有重要的理论和实践意义。采用变坡水槽实验,利用在较大的坡度(8.8%~46.6%)及较大的流量范围(1~5L/s)内测得的黄土高原道路土壤分离速率数据,分别使用BP神经网络模型及回归模型对土壤分离速率进行模拟,并对比上述2种模型的模拟效果。结果表明:BP神经网络模型可以利用实验中较容易测定的坡度、流量等数据对土壤分离速率进行较为准确的模拟(模型效率系数0.952);相对传统回归模型,BP神经网络模型对不同类型道路的土壤分离速率的模拟精度均有所提高;BP神经网络模型可以将道路类型、坡度、流量与土壤分离速率的关系统一为一个模型,可为道路土壤分离的模拟提供新的方法。  相似文献   

9.
为更准确计算灌区净灌溉需水量,促进灌区水资源高效利用,针对降水过剩可能产生深层渗漏和地表径流,以及采用经验公式计算不同作物有效降水量可能错误估算净灌溉需水量的问题,该研究建立了基于根系层水分状态的净灌溉需水量模型。以景电灌区为例,计算了2000-2020年平均净灌溉需水量和有效降水量,并分析了各驱动因子对净灌溉需水量的影响,结果表明:不同作物年净灌溉需水量在319.4~732.3 mm之间,降水利用效率在39.2%~56.1%之间,夏秋作物的降水利用效率高于春夏作物。夏秋作物的年净灌溉需水量与年降水量相关性更强,春夏作物的年净灌溉需水量与作物需水量的相关性更强,所有作物的月净灌溉需水量仅与月作物需水量呈显著正相关。敏感性分析表明,净灌溉需水量与作物需水量呈正相关关系,与降水量和根系深度呈负相关关系。夏秋作物比春夏作物对降水量和作物需水量的敏感性更强。对净灌溉需水量贡献程度由大到小分别为作物需水量、降水量和根系深度,其中作物需水量贡献率占86.0%发挥主导作用,特定年份根系深度贡献率为12.0%,根系深度对净灌溉需水量的影响不容忽视。与传统净灌溉需水量模型相比,该研究所计算的净灌溉需水量充分考虑了不同作物降水利用效率的差异,计算结果可为灌区水资源管理提供参考。  相似文献   

10.
土地利用规划修编中粮食产量预测方法比较   总被引:2,自引:0,他引:2  
为探索提高土地利用总体规划修编中粮食产量预测精度的方法,该文应用1988-2005年晋城市粮食产量相关数据的分析,对线性回归模型、灰色GM(1,1)模型和灰色多元线性回归组合模型3种粮食产量预测方法进行了研究.首先,运用灰色关联分析对影响粮食产最的影响因素作出关联因子排序;其次,在灰色关联分析的基础上选取主要影响因子;再次,利用灰色GM(1,1)模型得到主要影响因素的预测值,同时,利用原始数据建立多元线性回归模型;最后,将灰色GM(1,1)模型的预测结果作为多元线性回归模型的输入值,得到灰色多元线性回归组合模型.通过比较这3种粮食产量预测方法的预测结果,得出灰色多元线性回归组合模型最适宜于晋城市粮食产量的预测.该研究可提高土地利用总体规划编制的科学性.  相似文献   

11.
贵州省农业净灌溉需水量与灌溉需求指数时空分布   总被引:3,自引:3,他引:0  
农业用水需求时空分布规律可为区域抗旱减灾管理和灌溉水资源优化配置提供科学依据。基于贵州省及其周边国家气象站点长系列资料和1953-2012年贵州省9个市(州)水稻、玉米、冬小麦、油菜和烤烟的种植面积,计算贵州省9市(州)近60 a净灌溉需水量及灌溉需求指数,分析其时空分布特征。结果表明:1)贵州省的净灌溉需水量和灌溉需求指数分别在314.48~742.57 mm和0.34~0.68之间,60 a间农业净灌溉需水量的和灌溉需求指数呈波动变化,多峰值分布的特征,总体上峰值有所减小但波动周期延长;2)1993—2000年是净灌溉需水量和灌溉需求指数总体变化的转折时期,之前为下降期,之后为上升期;3)净灌溉需水量和灌溉需求指数的季节特征明显,分别为夏季和冬季最高;4)净灌溉需水量(IR)呈现东高西低的规律,灌溉需求指数(IRI)呈现东部、西北部高,西南部低的规律,全省9市(州)可分为3个风险区,东部、西北部的缺水高风险区是抗旱管理的重点区域;5)气候变化是贵州省净灌溉需水量和灌溉需求指数升高的主导因素,它主要通过降水减少来实现的。研究可为贵州省农业季节性缺水问题识别、农业水利工程布局和种植结构调整提供支撑。  相似文献   

12.
基于水足迹的中国农业用水效果评价   总被引:6,自引:4,他引:2  
为兼顾灌溉用水效率和总量控制评估区域农业用水效率,结合水足迹与灌溉发展状况构建了农业用水效果评价指标(agricultural water use effect,AWE),AWE越小农业用水效果越好。在核算2000—2014年间31个省区农作物水足迹的基础上,分析了中国AWE的时空格局及其与灌溉用水效率指标之间的关系。结果显示:中国年均农作物水足迹为1.097 2×10~(12) m~3,蓝水、绿水足迹分别占13.1%和86.7%,且均随时间增加;单位耕地面积农作物水足迹及绿水比例均呈现由东南向西北递减,研究时段内灌溉效率稳步提升,而由于灌溉用水规模的扩大和蓝水足迹比例的增长,AWE由2003年的0.113增长到2014年的0.137,中国农业用水效果呈恶化趋势;AWE空间差异大,且在不同年份均表现为黄淮海平原和西部省区较大而东南沿海较小;经济发达地区农业用水效果有明显改善趋势,而粮食增产任务加大的黑龙江省AWE的增速最大;AWE与传统灌溉用水效率评价指标无空间一致性,灌溉效率和水分生产率高的北方农业主产区应注重农业生产用水效果的评估与提升。农业用水效果评价可为区域灌溉用水效率提升与总量控制的科学研究与决策实践依据。  相似文献   

13.
国内外研究表明节水灌溉技术具有田块尺度上的节水效益和对作物的增产效果。但从社会-经济-生态复合系统的角度,灌溉方式的转变是否会改变农户的种植决策和农业生产行为仍有待深入研究。本文以河北省张北县为例,通过实地调研建立了柯布-道格拉斯生产函数等模型,研究了转换灌溉方式对农户种植决策和福利的影响。结果发现,高效率的灌溉方式可以使旱作作物、低耗水作物和普通耗水作物的水分生产力提高25.0%~347.7%;但同时也促使了研究区域88.9%的农户种植用水强度更大、收益更高的经济作物,以期获得投资的回报;灌溉方式改变会影响农业生产的投入和产出,高效率的灌溉方式会增加灌溉设施建设成本(6.6%~16.2%),增加农药投入(2~4倍)、减少劳动力投入(20.6%~59.3%)。研究结果证明转换灌溉方式后,农户作为农业生产的基本单元,在追求利润最大化的动机驱动下,会改变其种植决策和农业生产行为,从而改变农户的经济效益。本文的研究结果可为进一步深入分析节水灌溉对区域农业生产的用水影响提供科学依据。  相似文献   

14.
关中地区农业节水分区研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
农业节水分区是促进区域水资源高效利用,缓解农业用水短缺的有效方法之一。针对关中地区水资源短缺、农业用水量大的现状,进行了该地区农业节水分区。收集分析了关中地区的地形地貌、气候特征、水资源利用状况以及农业结构方面的资料,采取系统聚类法结合主成分分析的方法展开关中地区农业节水分区的研究。结合关中地区农业相关的自然社会特点,构建了由气候指标、地形地貌指标、水资源及缺水程度指标、耕地灌溉程度指标、社会经济情况指标和农业结构指标等组成的农业节水分区指标体系;对指标进行变异分析和相关分析,筛选出13个原始指标;借助主成分分析法将原始指标表示成6个主成分以提高计算效率;运用系统聚类法把研究区内的42个县级区域划分成6个农业节水区,并结合自然、社会和经济情况对各区进行了水资源利用情况分析,对各区农业节水措施给出相应的对策建议。  相似文献   

15.
基于数据包络分析的河套灌区农业生产效率评价   总被引:3,自引:2,他引:1  
为了科学评判农业生产水平,实现资源优化配置,该文运用数据包络分析(data envelopment analysis,DEA),同时考虑蓝水、绿水等多种要素,分析了河套灌区5个区域2000-2008年的农业生产相对效率,并对非DEA有效决策单元(decision making unit,DMU)提出建议。结果表明:各区域农业生产综合效率差异不显著。杭后和五原效率的提高主要取决于能否有效利用生产技术,而生产规模是影响前旗效率的主要因素。为实现DEA有效,21个非DEA有效DMU的各投入平均调整幅度分别为16.66%(蓝水),22.23%(绿水),19.46%(盐渍化灌溉面积),20.66%(非盐渍化灌溉面积)和23.82%(农业人口)。灌区应该调整产业结构,改善灌溉设施,加强土地管理,同时在现有绿水资源利用情况下,建立节水高效型种植结构。该研究为探寻河套灌区农业高效生产模式,指导其他灌区农业系统改善提供参考。  相似文献   

16.
基于ANN技术的大型灌区节水改造后农田水环境预测   总被引:4,自引:4,他引:0       下载免费PDF全文
为了研究大型灌区节水改造后区域农田水环境的变化及可能引起的环境负效应,该文以中国黄河河套灌区为案例,通过区域水盐动态的监测和多年水文、地下水资料的分析,以三个不同尺度下的试验区为研究对象,用人工神经网络技术中的BP、RBF模型对农田地下水文和土壤水盐变化进行了系统预测,求得中国内蒙古河套灌区在未来不同节水水平下灌区地下水文、土壤水盐的变化趋势,并与传统的有限元数值法和水均衡法的结果进行了对比,得出的预测结果具有一定的合理性和一致性。说明人工神经网络技术在进行复杂系统的模拟预测中显示突出的优势,可获得较好预测效果,适合未来因子变化的区域趋势估计,提出了在气候干旱、土壤盐渍化灌区的科学引水量应存在一个适度的环境安全阀值,可以为大型灌区节水改造提供宏观管理决策依据。  相似文献   

17.
雄安新区上游农业种植结构及需水时空演变   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文利用作物模型模拟小麦、玉米灌溉需水量,结合蒸发皿法估算蔬菜、果树等其他作物需水量,回溯雄安新区上游1986-2015年农业种植结构及农业需水的时空演变趋势,摸清不同作物的需水量比例及时间变化,并推算了消除降水年际波动的1970-2015年农作物灌溉需水量,探讨单纯人类活动下的农业需水量变化趋势。结果表明,1986-2015年,研究区作物播种总面积总体呈上升趋势,耕地面积多年平均84.9万hm2,有效灌溉面积平均71.3万hm2,占总耕地面积的84%。其中小麦播种面积稍有下降,玉米、蔬菜播种面积显著增加,果树种植比例在山区增加、平原区减少。研究区多年平均灌溉需水量22.52×108 m3,小麦、玉米、蔬菜、果树和其他作物分别占灌溉需水总量的58.6%、12.6%、5.8%、16.3%和6.7%,受播种面积增加影响,1970-2015年,蔬菜和果树需水显著上升。从空间上来看,灌溉需水总量在上游山区上升显著,而在平原区表现为下降;排除降水的年际波动后,研究区作物需水自1970年以来一直呈上升趋势,进入20世纪80年代中期,虽然整体上升减缓,但随农业播种总面积增加和蔬菜、水果需水增加影响,需水量整体呈缓慢上升趋势。因此,控制上游农业用水,种植低耗水作物、减少耗水作物的种植面积,是恢复雄安新区清水产流的关键。  相似文献   

18.
河套灌区土壤盐渍化微波雷达反演   总被引:11,自引:5,他引:6  
目前中国西北干旱、半干旱地区的土壤盐渍化情况日益趋于严重,动态、快速而精确地监测与评价土壤盐渍化显得尤为重要。微波遥感所具有的优点使其成为探测土壤盐分分布的新兴而有潜力的方法。快速获取大范围地表土壤盐渍化的空间分布是一个迫切急需解决的科学难题。该文目的是试验与评价 C 波段 RADARSAT-2 SAR(synthetic aperture radar)数据反演土壤盐渍化的性能。以受盐渍化影响较严重的内蒙古河套灌区解放闸灌域为试验区,基于 SAR 后向散射系数和土壤盐分实测值,利用多元线性回归(multiple linear regress,MLR)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)和 BP 人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立土壤含盐量的定量反演模型,重点构建了8∶140∶1结构的3层 BP ANN 模型,经模型验证发现 MLR、GWR 模型均偏向于弱相关,其标准误差 SE 分别为0.55、0.47 mg/g,而 ANN(BP)模型的内部、外部检验标准误差 SE 分别为0.24、0.33 mg/g,优于前2种模型,其反演的盐渍化面积占比65.4%,与地面验证结果基本一致。该文建立的考虑土壤水分影响、组合雷达后向散射系数反演土壤盐分的人工智能模型,无需复杂的介电常数模型,能够在一定程度上满足土壤盐渍化监测的需要,可促进微波遥感在土壤盐渍化监测中的开拓应用。  相似文献   

19.
ABSTRACT

Soil hydraulic parameters like moisture content at field capacity and permanent wilting point constitute significant input parameters of various biophysical models and agricultural practices (irrigation timing and amount of irrigation to be applied). In this study, the performance of three different methods (Multiple linear regression – MLR, Artificial Neural Network – ANN and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System – ANFIS) with different input parameters in prediction of field capacity and permanent wilting point from easily obtained soil characteristics were compared. Correlation analysis indicated that clay content, sand content, cation exchange capacity, CaCO3, and organic matter had significant correlations with FC and PWP (p < .01). Validation results revealed that the ANN model with the greatest R2 and the lowest MAE and RMSE value exhibited better performance for prediction of FC and PWP than the MLR and ANFIS models. ANN model had R2 = 0.83, MAE = 2.36% and RMSE = 3.30% for FC and R2 = 0.81, MAE = 2.15%, RMSE = 2.89% for PWP in training dataset; R2 = 0.80, MAE = 2.27%, RMSE = 3.12% for FC and R2 = 0.83, MAE = 1.84%, RMSE = 2.40% for PWP in testing dataset. Also, Bayesian Regularization (BR) algorithm exhibited better performance for both FC and PWP than the other training algorithms.  相似文献   

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