基于时间序列的微藻生长环境参数的预测模型

掌握微藻生长环境中的温度、硝酸盐浓度、氧气浓度等参数的变化规律有利于提高生物产出量.本研究利用钝顶螺旋藻全生长周期中的大量环境参数,引入时间序列预测方法,通过极大似然估计,得到线性回归模型,同时引入状态空间预测方法,将低维的线性模型映射到高维空间,以消除低维空间下模型的不准确性.为评估模型的有效性,采用了杜宾-瓦特森检验法、图像法、均方根误差、平均绝对误差和最大误差等评估方法和指标进行评估和验证.预测结果显示,自回归滑动平均模型和自回归滑动平均-卡尔曼滤波模型均可用于预测微藻生长的环境参数;与前者相比,后者预测误差更小,模型拟合更精确,能更好地揭示钝顶螺旋藻生长过程中环境参数的内在规律.     

基于Spark的WOA-BP水稻产量预测

目的 随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前水稻产量预测模型精度低、预测区域范围过大、模型优化时间过长等问题,本文提出一种基于Spark的鲸鱼优化算法-反向传播神经网络(Whale optimization algorithm-backpropagation,WOA-BP)水稻产量预测方法。方法 本文以广东省西部地区的县/市/区水稻产量及气象数据作为研究对象,采用WOA对BP网络的权值和偏置值进行优化,并构建水稻产量预测模型,提升预测精度;此外,在Spark框架下,实现WOA-BP算法并行化,减少算法时间开销。结果 模型精度方面,通过对预测结果进行反归一化后比较,经WOA优化后的BP神经网络模型,平均绝对百分比误差 (Mean absolute percentage error) 从8.354%降至7.068%,平均绝对误差 (Mean absolute error) 从31.320 kg降至26.982 kg,均方根误差 (Root mean square error) 从41.008 kg降至33.546 kg;运行时间方面,3节点Spark集群比非Spark模式减少了11 742 s,减少44%的时间开销。结论 基于Spark的WOA-BP水稻产量预测方法,能够较好地预测出广东西部县/市/区的水稻产量,同时可以很好地反映气象因素对广东省西部地区水稻产量的影响情况,对研究广东西部县/市/区乃至整个广东的水稻产量情况具有一定的参考价值。     

基于XGBoost的水禽养殖粉尘预测研究

为了提高水禽养殖中粉尘预测精度,提出基于XGBoost的水禽养殖粉尘预测模型.通过对粉尘相关参数进行相关性分析,提取出更重要的参数进行预测,简化了模型,降低计算难度,然后将归一化后的数据输入模型进行训练优化,最后通过与其他传统模型进行对比分析,提出的预测模型评价指标平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.010 4、0.190 2、0.240 6,均低于对比模型,验证了提出的XGBoost模型对于水禽养殖粉尘预测具有很好的预测精度与鲁棒性能,为水禽养殖智能化提供一种新的有效方法.     

变桨距风力发电系统模糊控制

提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA＜107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。     

蒙古栎天然林单木生长模型的研究:Ⅱ.树高-胸径模型

【目的】预测和研究蒙古栎天然林的生长与发展规律,以更好地经营蒙古栎天然林。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块蒙古栎林固定样地的2期复测数据,通过分析已有的16个普通树高曲线模型和16个标准树高曲线模型并对比2种模型的拟合结果,建立蒙古栎林的单木树高曲线模型。【结果】最终确定的蒙古栎林最优普通树高曲线模型的决定系数R²为0.728,调整决定系数R_adj²为0.721,均方根误差为 2.291 m,相对均方根误差为0.158,平均误差为0.118 m,平均绝对误差为1.794 m。最优标准树高曲线模型的决定系数R²为0.907,调整决定系数R_adj²为0.901,均方根误差为1.479 m,相对均方根误差为0.114,平均误差为0.094 m,平均绝对误差为1.381 m。【结论】增加了树木和林分因子的标准树高曲线模型,其精度较普通树高曲线模型有大幅提高。最优的蒙古栎单木标准树高曲线模型自变量包括胸径、林分每公顷株数、林分每公顷断面积、优势木平均高。建立的单木标准树高曲线模型有较好的生物学意义,可为吉林省汪清地区蒙古栎天然林的生长预测提供依据。     

基于树冠面积与苹果数量的果树产量预估方法

【目的】 苹果产量的早期预测对于市场供需关系、果农、消费者都有重要的影响，准确预估苹果产量具有重要的理论和应用意义。【方法】 文章提出了一种利用卷积神经网络和长短期记忆网络进行苹果产量预测的方法。利用由果树图像数据中获得的果树苹果数量，和由果园无人机图像获取的果树树冠面积作为特征信息，再经过该文提出的卷积—长短期记忆网络，获得每棵果树的预估产量。【结果】 该文使用5种评价标准，分别是预测误差概率密度、预测绝对误差、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE），经过实验验证，该文所述方法的均方根误差RMSE最优可以达到9.16。【结论】 该文所述方法依据果树的图像与果园的无人机图像，可以较好地预估苹果产量，为大规模果园产量预测提供技术支撑。     

基于池塘圈养条件的大口黑鲈生长特征与模型构建

为掌握池塘圈养条件下大口黑鲈养殖周期的生长特征变化规律,测定体质量为（16.3±4.9）~（424.9±27.2） g生长周期内大口黑鲈的体长、全长、吻长、眼径、头长、尾柄长、头高、体高、尾柄高、体宽和体质量生长特征参数,分析其生长特征参数之间的相关性,分别建立基于支持向量回归（SVR）、径向基神经网络（RBF）和随机森林回归（RF）的体质量预测模型,将预测值与实测值拟合确定最佳模型;并运用模型拟合的方法建立各个生长特征参数的最佳生长模型。结果显示：体质量与生长特征参数均呈极显著相关性;基于支持向量回归（SVR）的体质量预测模型预测效果最佳,预测模型的决定系数R²为0.996,均方根误差为9.004,平均绝对误差为6.598;体质量与体长呈幂函数关系W=0.0127×L^3.224,决定系数R²为0.977;全长、体长、吻长和头长的最佳生长模型为Logistic模型,头高、体高、眼径和体宽最佳生长模型为Von Bertalanffy模型,体质量、尾柄长和尾柄高最佳生长模型为Gompertz模型;在养殖周期内大口黑鲈肥满度在2.26%~2.93%波动。以上结果表明,可以利用生长模型和体质量预测模型预测掌握圈养条件下大口黑鲈的生长过程,并通过精准投喂达最佳养殖效果。     

基于双阶段注意力机制和LSTM的鸡舍氨气浓度预测算法

为寻求准确的鸡舍氨气浓度预测方法,构建基于双阶段注意力机制和长短时记忆神经网络(Long shortterm memory,LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,将该模型应用于山东省商河县某蛋鸡养殖场,采集二氧化碳(CO_2)、氧气(O_2)和氨气(NH_3)的体积分数,细颗粒物(PM_(2.5))质量浓度,温度,相对湿度时间序列数据对模型进行验证,并与支持向量回归(Support vector regression,SVR)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)模型和无注意力机制的LSTM模型对比研究。结果表明:1)不同时间窗口T下NH_3体积分数预测精度不同。T∈{2,3,4,8}时,均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.433 4,0.394 8,0.379 9和0.405 1μL/L,平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.267 4,0.262 9,0.228 9和0.272 4μL/L;2)基于双阶段注意力机制和LSTM的鸡舍NH_3浓度预测模型在RMSE和MAE评价指标框架下优于SVR、ANN和无注意力机制的LSTM模型。基于双阶段注意机制和LSTM的模型能较好地对鸡舍氨气浓度进行预测,可为鸡舍氨气浓度预测及调控提供技术支持。     

基于多源遥感数据和EC-LUE模型的冬小麦产量估算

【目的】 及时、准确、无损地估算冬小麦产量有助于粮食生产管理和粮食安全。【方法】 文章使用Sentinel-2 的红光波段和短波红外数据及MOD09Q1数据，使用ESTARFM融合方法，生成冬小麦生长期（3~6月）内8 d的NDVI高空间分辨率时间序列数据。结合MERRA-2气象同化数据，使用EC-LUE模型进行农作物总初级生产力（GPP）的模拟估算，并使用收割指数方法将之转化为冬小麦产量，将估算结果与美国农业部门公布的县级产量数据进行比较验证。【结果】 实验表明，Sentinel-2与MOD09Q1融合 NDVI具有良好的融合精度，相关系数在0.60~0.87之间。基于融合NDVI 估算的GPP相比MOD17A2H具有更好的空间细节和纹理。2017—2020年估算产量平均绝对误差MAE为8.41 bu/acre，平均相对误差为18.4%，均方根RMSE为9.7 bu/acre。【结论】 基准影像数量及其与预测日期的时间差会影响融合的精度，总体上能用于后续GPP模拟；EC-LUE模型较好地模拟了农作物的GPP水平和产量，在土地覆盖类型复杂的区域，可以提供更好的GPP空间变异信息，具有可移植性；基于收割指数方法将生长期内累计的GPP能转换为产量信息，能满足在作物收割之前的产量估算需求。     

近红外在线检测装置参数对苹果糖度模型适用性的影响

目的 近红外(Near-infrared)光谱在线检测装置的检测速度和积分时间等因素会影响所建立苹果糖度模型的性能,本文旨在分析检测速度和积分时间对模型适用性的影响,以提高在线检测的精度。方法 近红外光谱在线检测装置检测速度和积分时间分别设置为0.3 m/s+100 ms、0.5 m/s+70 ms、0.5 m/s+100 ms、0.5 m/s+120 ms、0.5 m/s+150 ms,共5个实验组,试验所用苹果样本共180个,在350~1 150 nm波长下采集5个试验组苹果的近红外光谱,应用偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)建立苹果可溶性固形物含量(Soluble solid content,SSC)的预测模型。结果 近红外在线检测装置积分时间对苹果糖度的检测存在阈值,当积分时间低于70 ms时,模型预测性能较差。预测模型中建模集与预测集的检测速度与积分时间相同时的预测效果优于二者不同时的。检测速度和积分时间会影响在线检测的精度,不同检测速度和积分时间下,光线在苹果内部的传输路线不同,会导致光纤探头获得的内部信息有所差异,使预测性能变差。在0.3 m/s+100 ms、0.5 m/s+100 ms、0.5 m/s+120 ms和0.5 m/s+150 ms 4个试验组中使用Kennard-Stone算法挑选出135个具有代表性的样本光谱,建立了混合检测速度和积分时间的预测模型,其预测集相关系数(R_P)均在0.85以上,预测集均方根误差(RMSE_P)均低于0.65。结论 本研究建立的混合检测速度和积分时间的预测模型可对苹果的糖度达到更好的预测,满足不同检测装置参数下苹果糖度在线检测的要求。     

陕西省主要农作物病虫害计算机管理系统（SCDPM）

SCDPM是陕西省小麦、玉米、粟、棉花、油菜病虫害的计算机管理系统,是为植保推广人员设计的。当用户输入简单初始数据后,即可直接获得未来病虫为害程度和何时应采取的防治措施。共包括1个主程序15个子程序,占用15K,外加数据贮存。经过三年验证后,现已开始投入生产试用。     

流域水文模型研究进展

流域水文模型是研究流域水文学和水资源管理的重要工具。介绍了系统理论模型、概念性模型和物理模型的应用发展情况和存在的不足。未来的主要研究热点将主要集中在:加强模型的物理基础分析、改进参数优选方法、完善模型结构、增强模拟真实性、增加分布式物理模型适用性;将3S、DEM和ANN等先进技术和工具应用到模型中,集成开发一体化的分布式水文模型,并与其他专业系统模型相耦合建立起模型库集成系统;把水文—气候—社会—经济—生态—环境等耦合成新型的模型系统,更好地满足模拟需要,更真实地反映实际情况,提高模型的精确度。     

基于物联网的室内环境监控系统的设计

针对EVaR (Expectile-based Value at Risk) 风险度量提出了基于GARCH类和SV波动率模型的EVaR风险度量计算方法，即EVaR计算的参数模型方法并基于模拟学生t分布时间序列数据,给出EVaR样本外预测的失败率检验方法：Kupiec失败率检验和动态分位数(DQ)检验法与采用CARE (Conditional Autoregressive Expectile)模型的EVaR计算方法进行了对比研究，结果表明基于GARCH类模型和SV模型相对于基于CARE模型有更优的EVaR预测效果.选取2004年1月5日到2009年12月30日的国内外五个股票市场指数数据，针对日对数收益率进行了EVaR风险度量的实证研究，得出在金融危机期间，基于参数模型的EVaR预测要比基于CARE模型的EVaR预测更接近市场实际风险.     

植物生长发育形态模拟技术的研究现状及发展趋势

植物的生长过程是植物的生理生态、其形态结构发育及环境三方交互作用的结果。以往的植物模型多是对植物生理生态过程的模拟，而对植物形态结构与环境的影响作了简化，影响了模型的精确性与适用范围。本文的重点就是概括了目前国内外已经发展的一些植物形态结构模拟的方法，并介绍了Open—L等模型以及集植物生理生态和形态结构于一体的结构-功能模型。最后，对本研究领域的发展趋势进行了概括与展望。     

关于城市形态模式的探讨

从广义和狭义的角度解释了城市形态的概念 ,将城市形态概括为 3种典型的模式 :宇宙模式、机器模式和有机体模式 ,并分别对 3种模式的内涵、特点和起源作了论述 ,最后从人与环境的角度评述了 3种模式 ,指出城市应该是一个有机体。     

水电站调压塔功能的数学模型

数学模型方法是处理科学理论的一种经典方法,也是处理各类实际问题的一般方法.本例据水电站调压塔的功能,利用力学定律,构建微分方程数学模型,研究当调压塔出口水流速度变化时,调压塔的水位变化状况及各参数间的关系.     

Construction of Clonal Growth Models in Trifolium repens

The suitability of models for describing the clonal growth of Trifolium repens population was discussed. The results showed that deterministic models were inadequate for describing its clonal growth, but the diffusion models and the randomwalk models suited for the clonal growth characteristics of the population. And it was found that random-walk models were better than diffusion models for describing a population in an environment with rich natural resources, and the latter was better in a poor environment.     

农田碳汇管理措施对农业生产影响的评价

实施必要的农田碳汇管理措施在减缓并应对全球气候变化的影响中发挥着积极的作用。在这种背景下,采用经济学上的生产函数来评价碳汇管理措施对农业生产的影响成为当前国内外学术界研究的热点问题之一。在全球气候变化的背景下,作为中国粮食主产区之一的华北平原,其农业生产明显受到气候变化的影响。从某种程度上看,华北平原农业生产的进一步发展将直接受制于气候变化及其与减缓气候变化效应密切相关的实施农田碳汇管理措施所产生的综合影响。该文以华北平原为案例区试验并测算了碳汇管理措施对农业生产的影响。研究结论对区域水平实施碳汇管理措施以及在适应并应对气候变化影响的背景下,实现农业生产的发展具有指导价值。     

含MCVaR的投资组合优化统一模型

研究了Duarte提出的投资组合优化统一模型及条件风险价值（CVaR），分析了以CVaR为风险度量的投资组合优化模型的具体形式，建立了统一七种模型的投资组合优化统一模型，并发现统一模型是一个凸二次规划问题.     

"焦作模式"和"栾川模式"对我国旅游业发展的启示

政府支持,科学规划,因地制宜,大胆创新是"焦作模式"和"栾川模式"得以成功的经验.应通过完善旅游市场秩序,改革促销方式,推行"绿色营销",提高人员素质等途径发展我国的旅游业.