基于离散曲率的温室CO2优化调控模型研究

提出了基于离散曲率算法的温室CO_2优化调控模型,通过设计嵌套试验采集温室不同温度、光照强度、CO_2浓度组合下的番茄光合速率,利用支持向量机回归算法(Support vector regression algorithm,SVR)构建光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用L弦长曲率算法实现CO_2响应曲线离散曲率的计算,利用爬山法获得不同温度、光照强度组合条件的CO_2响应曲线曲率最大点,以此作为效益最优的调控目标值,进而基于SVR构建CO_2优化调控模型。结果表明,调控模型的决定系数为0. 99、均方根误差为4. 42μmol/mol、平均绝对误差为3. 17μmol/mol,拟合效果良好。与CO_2饱和点目标值的调控效果对比发现,理论上CO_2供需量平均下降61. 81%,光合速率平均减少15. 58%;验证试验中,相较饱和点调控下光合速率平均下降15. 14%,CO_2供需量下降57. 61%,相较自然条件下光合速率升高26. 70%。说明此温室CO_2优化调控模型具有高效节能特点,为设施作物CO_2高效精准调控和节本增效提供了理论基础。     

基于斜率-截距校正算法的番茄营养液ISE监测

利用斜率-截距校正算法(SBC)解决离子选择电极连续在线测量电势漂移问题,结合Nernst线性模型预测无土栽培番茄苗期至果期营养液NO3-N、K+、Ca2+含量变化。结果表明:SBC校正算法可有效减少离子选择电极(ISE)电势漂移,提高线性预测模型重复性,校正后ISE响应斜率漂移范围不超过0.4 m V/decade,截距漂移范围可控制在1 m V以内。SBC校正算法可提高Nernst线性模型预测精度,NO3-N、K+、Ca2+含量预测平均相对误差分别从校正前的43.31%、38.46%、93.83%降至校正后的5.99%、7.44%、27.96%。校正后ISE可实现番茄营养液在线连续监测,反映营养液中目标离子含量变化。番茄花期养分吸收较活跃,NO3-N、K+、Ca2+含量分别下降45.19%、36.46%和27.92%。     

设施栽培营养液自动调控装置设计与试验

针对设施栽培中营养液调控缺少监测管理、自动化程度低、稳定性难以保证等问题,设计了一种设施栽培营养液自动调控装置。通过传感器对营养液指标值的实时检测、控制器对检测数据的处理、执行部件对营养液指标值的调整,实现设施栽培营养液的自动调控。同时,设计了各关键部件结构参数及传感器检测子系统、数据融合与智能决策子系统和协同调控子系统的硬件和软件结构。采用响应曲面法试验,研究了均匀混合机构的纵向安装位置、横向安装位置、作业速度对营养液均匀混合时间的影响,并进行验证试验。响应曲面试验结果显示：试验因素的显著性主次顺序为作业速度、纵向安装位置、横向安装位置,最优组合参数为作业速度110r/min、纵向安装位置50mm、横向安装位置150mm。验证试验表明：营养液自动调控装置完成1次营养液调控所需时间约为135s,完成调控后营养液指标值pH值、EC、K⁺浓度、Ca²⁺浓度和NO₃^-浓度的误差分别为4.73%、3.28%、4.44%、4.15%、3.54%%。所设计的营养液自动调控装置具有结构简单、调控误差小的优点,可为...     

基于双标图差异分析的离子选择电极营养液建模研究

基于双标图法量化表征了山崎生菜、山崎草莓、山崎番茄、康奈尔生菜、康奈尔草莓5种营养液配方以及NO_3-N、PO_4-P、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4-N、SO_4-S 7种养分元素间的差异性。研究表明,NO_3-N、K~+、Ca~(2+)在差异性及含量比例皆排在前3位,同时山崎系列营养液配方与康奈尔系列营养液配方各自具有高度相关性。通过分别建立统一的建模样本集合进行支持向量机(SVM)模型训练,实现了对NO_3-N、K~+、Ca~(2+)的准确测量,相比于未进行差异性分析为输入的SVM预测模型,在山崎配方环境下,平均相对误差分别从7.66%、11.88%、11.55%减小至6.41%、6.14%、10.20%;在康奈尔配方环境下,平均相对误差则分别降低了1.79、2.98、1.13个百分点。基于双标图营养液配方分析方法可为无土栽培营养液电极法监测提供参考。     

基于改进型鱼群算法的番茄光环境调控目标值模型

针对光温耦合条件下番茄光环境调控目标值难以快速、精确获取的问题,在光温嵌套光合速率试验结果基础上,为提高人工鱼群算法寻优速度,基于视野和步长动态调整思想,提出了改进型鱼群算法的光温耦合寻优方法,对不同温度下光饱和点进行快速精准寻优,建立了番茄光环境调控目标值模型,模型决定系数为0.999 9。验证试验结果表明,不同温度下光饱和点的模型计算值与实测值高度线性相关,相关系数为0.988,最大相对误差在±2%内,明显优于遗传算法构建模型的相对误差(±6%)。快速、动态获取不同温度下光饱和点,对设施光环境精准调控效率具有重要意义。     

基于高光谱的柑橘叶片磷含量估算模型实验

以117株园栽罗岗橙为实验对象,分别在壮果促梢期和采果期2个不同发育阶段采集234个数据样本,高光谱反射数据构成每个数据样本中的高维矢量描述,用化学方法测得磷含量值作为样本真实目标值,用偏最小二乘法(PLS)及支持矢量回归(SVR)2种多元回归分析算法,在对反射光谱进行各种形式预处理的基础上对柑橘叶片磷含量进行建模和磷含量预测.模型分别在校正集和测试集上进行评估,取得最佳模型决定系数分别为0.905和0.881,均方误差分别为0.005和0.004,平均相对误差分别为0.026 4和0.031 2.实验结果表明:基于高光谱反射数据进行磷含量预测是可行的.     

电子鼻技术在鱼粉酸价检测中的应用

酸价是评价鱼粉新鲜度的一个重要指标,探索酸价含量的快速检测对鱼粉品质快速检测具有重要意义.为此,对不同新鲜度的鱼粉样本进行酸价含量的化学测定和电子鼻数据采集,利用BP神经网络和支持向量回归(SVR)建立酸价含量和电子鼻数据两者之间的回归模型,并用预测集样本进行验证.采用BP神经网络和SVR结果相近,其决定系数R2、预测标准差SEP、最大相对误差RE-max、平均相对误差RE-mean分别为0.97,0.20,7.51%,2.45%和0.97,0.27,10.73%,2.94%.结果表明,利用电子鼻技术检测鱼粉酸价含量是可行的.     

基于水分利用率与光合速率的温室作物需水模型研究

提出一种融合水分利用率（Water use efficiency, WUE）和光合速率的温室作物需水模型构建方法。在获取不同温度、光量子通量密度、CO2浓度和土壤含水率嵌套条件下番茄净光合速率和WUE的基础上，基于径向基神经网络（Radial basis function, RBF）构建光合速率和WUE预测模型；继而获取不同环境嵌套条件下的光合速率对土壤含水率的响应曲线，利用 U弦长曲率法获取光合速率约束下的土壤含水率调控适宜区间；在此区间内，基于WUE预测模型，以水分利用率最大为目标，利用粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)获取土壤含水率调控目标值；最后，利用支持向量机回归算法（Support vector regression, SVR）建立作物需水模型。结果表明，需水模型的训练精度为0.9969，测试精度为0.9788，均方根误差为0.23%，拟合效果良好。与单一考虑光合效率最优的模型相比，本模型WUE平均提高15.22%，土壤含水率平均下降12.76%，光合速率平均下降4.05%。说明融合WUE-光合速率的需水模型能兼顾作物需求和经济效益，可为温室土壤含水率的精准调控提供理论依据。     

基于GA-SVR的热源自适应茎流检测与调控系统研究

茎流测量是研究植物耗水规律的重要手段,现有茎流传感器多基于热平衡法进行设计,但在低温天气时,植物蒸腾作用不明显,茎流瞬时变化响应不灵敏,导致测量结果不精确。针对上述问题,设计了一种热源自适应茎流检测与调控系统。综合考虑不同因素下茎流消耗在热源提供能量占比中变化趋势的建模需求,设计融合外界温度、茎流速率、横截面积等多环境因子茎流标定嵌套试验。在此基础上,利用支持向量机回归算法(Support vector regression, SVR)和遗传算法(Genetic algorithm, GA),建立热源功率自适应模型。结果表明所建模型的最优决定系数与均方根误差分别为0.989和0.015 W。基于LoRa无线传感网络构建茎流检测与调控系统,实现多组温度信息和热源功率的监测,系统调用移植到嵌入式设备的热源自适应模型动态获取热源功率调控目标值,并发送至执行控制器,控制功率调控模块,实现热源自适应融合的功率动态控制。精度验证试验显示：在低温段时,本系统比FLOW-32KS型传感器平均相对误差小2.64(6℃)、2.53(11℃)、3.68个百分点(16℃)。在高温段时,自适应模型修正对结果影响...     

烟台地区水面蒸发BP神经网络模型研究

运用BP神经网络模型对水面蒸发进行研究,并与多元线性回归和主成分回归2种方法的拟合结果进行比较。结果显示,多元线性回归各参数均通过t检验,拟合较好;主成分回归中,参数b2未通过t检验,拟合效果不如多元线性回归好。BP神经网络模型、多元线性回归、主成分回归建立的水面蒸发量观测值与拟合值的回归方程中决定系数分别为0.8986、0.7993、0.7984。应用BP神经网络进行分析,相对误差小于10%的样本个数超过总样本个数的40%,相对误差不超过30%的样本个数接近80%;而其它2种方法相对误差大于10%的样本个数超过总样本数的80%,相对误差大于50%的接近总样本个数的30%。可见,应用BP神经网络模型进行水面蒸发量计算,远优于其它2种方法,应用此方法进行水面蒸发量的预测是非常理想的。     

设施栽培中母液加入量与营养液EC/pH值的回归模型

为了实现设施栽培中营养液浓度的动态精确调配,对多路母液(酸液)加入量与营养液EC/pH值的关系进行了研究。采用园试通用配方作为母液,对作物生长影响最大的4种母液和酸液设计了五因素三水平的正交试验,并对试验结果进行了多元线性回归,建立了多路母液加入量与营养液EC/pH值的关系模型。试验结果表明:与实测值相比,关系模型预测得到EC值的平均与最大相对误差分别为0.78%和1.15%,pH值的平均与最大相对误差分别为0.76%和0.97%。     

采用表面增强拉曼光谱技术快速检测脐橙果皮中抑霉唑残留

由于采后处理过程中脐橙保鲜剂抑霉唑易通过果皮渗进果肉中残留，不慎食用后会对人体产生危害。因此，本研究探索一种基于表面增强拉曼光谱技术（Surface-Enhanced Raman Spectroscopy，SERS）的脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测方法。首先对SERS检测条件进行优化，分别确定了最优的检测条件为反应时间2 min，金胶加入量400 μL，NaBr作为电解质溶液且加入量为25 μL。基于以上最优检测条件，以自适应迭代惩罚最小二乘法（Adaptive Iterative Reweighted Penalized Least Squares，air PLS）、air PLS+归一化、air PLS+基线校正、air PLS+一阶导数、air PLS+标准正态变量（Standard Normal Distribution，SNV）和air PLS+多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction，MSC）处理后的6组光谱数据为研究对象，分别采用这6种光谱预处理法建立支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）模型并对预测性能进行比较后发现，air PLS方法所建立模型的预测集相关系数（Coefficient of the Determinant for the Prediction Set，R_P）最大，预测集均方根误差（Root-Mean-Square Error of Prediction，RMSEP）最小。对光谱数据进行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）特征提取，选择前7个主成分得分作为SVR预测模型的输入值。采用SVR、多元线性回归（Multiple Linear Regression，MLR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）三种建模方法分析比较其对应的预测性能，其中SVR模型的预测集R_P可高达0.9156，预测集RMSEP为4.8407 mg/kg，相对标准偏差（Relative Standard Deviation，RPD）为2.3103，表明基于SVR算法对脐橙表面抑霉唑残留的预测值越接近实测值，越能有效提高模型预测准确性。试验结果表明，利用SERS结合PCA及SVR建模，可实现对脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测。     

黄土高原坡地土壤与旋耕部件互作离散元仿真参数标定

针对黄土高原坡地土壤-旋耕部件互作机理研究以及坡地专用旋耕机具设计缺乏准确可靠离散元仿真参数的问题,以典型坡地粘壤土(含水率13.4％±1％)为研究对象,选取EDEM中Hertz-Mindlin with JKR Cohesion接触模型,对相关仿真参数进行标定.首先,对土壤颗粒间接触参数进行了标定,以土壤颗粒的仿真堆...     

冬小麦SPAD值无人机可见光和多光谱植被指数结合估算

SPAD（Soil and plant analyzer development）值能够反映作物叶片叶绿素含量,是表征作物健康状态的重要指标。采用无人机搭载可见光和多光谱相机同步获取冬小麦可见光和多光谱影像,同时获取冬小麦叶片SPAD值,探究了可见光和多光谱植被指数与SPAD值的关系,将可见光植被指数与多光谱植被指数相结合进行SPAD值估算,利用逐步回归和随机森林回归方法估算SPAD值,并将估算结果进行对比,筛选出冬小麦叶片SPAD值的最优估算模型。结果表明,SPAD值与可见光植被指数（IKAW和RBRI）、多光谱植被指数（GNDVI、CI、GMSR和GOSAVI）具有较好的相关性,与可见光植被指数（CIVE）和多光谱植被指数（GNDVI）的相结合指数具有较好的相关性,其估算模型的R2为0.89,模型验证的RMSE为2.55,nRMSE为6.21%。研究表明,可见光植被指数与多光谱植被指数相结合指数逐步回归和随机森林回归模型估算SPAD值的精度高于仅用可见光植被指数或多光谱植被指数,采用逐步回归的估算模型R2为0.91,模型验证R2、RMSE和nRMSE分别为0.89、2.32和5.64%,采用随机森林回归的估算模型R2为0.90,模型验证R2、RMSE和nRMSE分别为0.88、2.51和6.12%。     

融合无人机多源传感器的马铃薯叶绿素含量估算

叶绿素是衡量作物光合作用的重要指标，监测马铃薯关键生育期叶片叶绿素含量(Leaf chlorophyll content, LCC)至关重要。获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的无人机RGB和多光谱影像，提取无人机多光谱影像的光谱反射率构建植被指数(Vegetation index, VIs),利用Gabor滤波器提取RGB影像的纹理信息(Texture information, TIs)。然后利用机器学习SVR-REF方法进行数据降维获取植被指数和纹理特征重要性排序，并采用迭代的方法在植被指数最佳模型中加入纹理信息，观察每次加入的纹理信息对模型的动态影响。最后使用支持向量机(Support vector machine, SVR)和K-最近邻算法(K-nearest neighbor, KNN)2种机器学习方法进行建模。结果表明，马铃薯3个关键生育期，加入纹理特征后的2种模型精度和稳定性均有提高，且SVR模型精度优于KNN。块茎形成期，SVR模型建模R²由0.61提升至0.71,RMSE由0.20 mg/g降为0.17 mg/g,精度提升14.2%,验...     

基于Fuzzy-Smith控制器的营养液pH值调控系统研究

pH值的控制是水肥一体化营养液循环控制系统的重要环节，水肥控制过程中pH值在最优控制范围内有利于根系的发育以及多数矿物质的吸收。营养液调控过程中，由于循环管路以及酸液的缓慢扩散，使得pH值调节过程存在很大的时滞，传统PID难以取得良好效果。本研究根据被控对象特点，建立了描述该过程的数学模型，设计开发了一套具有二次混肥特性的以MSP430单片机为主控的营养液pH值控制系统。由于参数自整定模糊PID不需要精确数学模型以及Smith预估可对纯滞后进行补偿的特点，开发的系统将参数自整定模糊PID控制引入Smith预估当中，既缓解了滞后时间对控制系统的影响，又对模型的不精确性进行了补偿。为了验证该算法以及系统的有效性和优越性，分别对PID、Fuzzy-Smith控制算法进行仿真测试，同时在不同灌溉量下进行性能试验。试验结果表明，在不同灌溉量下Fuzzy-Smith控制算法pH值的平均最大超调量为0.83%，营养液pH值从8.0调节为6.0的平均时间为157s，优于常规PID控制的2.55%和189s。     

水培生菜适宜营养液氮素供应浓度优化

以生菜为试验材料，设置5个营养液氮素浓度水平0.9、3.5、7、14和28 mmol/L（分别标记为T1、T2、T3、T4、T5），分析水培生菜生长、品质对营养液氮素浓度的响应。结果发现:各处理生菜茎粗无显著差异；T1处理生菜叶片数较少，显著低于T2、T3、T4、T5处理；T3处理生菜叶片叶绿素含量（SPAD值）较大，显著高于T1处理；T3处理生菜产量最佳，单株产量与T1、T2、T4、T5处理相比，分别高482.11%、53.53%、14.48%、32.49%；提高营养液氮素浓度有利于提高生菜可溶性总糖含量，随着营养液氮素浓度的增加，生菜维生素C含量和硝酸盐含量均呈先增加后减小趋势；利用生菜产量与营养液氮素浓度的关系优化得到生菜适宜营养液氮素浓度为9.69 mmol/L，在该条件下生菜可获得较高产量。      

不同营养液钾浓度对水培生菜生长、品质和营养液利用效率的影响

以“富兰德里”生菜为研究对象,设置0.6（T1）、1.5（T2）、2.4（T3）、3.0（T4）和6.0（T5）mmol/L-1共5个营养液钾浓度处理,探究不同营养液钾浓度对水培生菜的生长、产量、品质、营养液消耗及营养液利用效率的影响。结果表明:T4处理叶面积最大,比其他处理增长了9.33%~65.91%;营养液钾浓度处理对生菜叶片SPAD值影响不显著;T4处理冠部鲜质量最大,比其他处理增加了5.91%~145.82%,T3处理根部鲜质量最大,比其他处理增加了0.30%~71.88%;营养液钾浓度与生菜的可溶性糖呈负相关,对VC含量影响不显著,对生菜硝酸盐含量影响不明显;T1处理的营养液消耗量最少,比其他处理减少了16.01%~35.63%,T5处理的营养液消耗量最多,比其他处理增加了2.39%~55.48%;T1处理的营养液利用效率最低,T4处理的营养液利用效率最高,比其他处理提升了2.21%~61.89%;通过生菜产量、营养液利用效率与营养液钾浓度的关系,进行了营养液钾浓度优化,得到营养液钾浓度为3.9 mmol/L时,生菜产量最高,为142.03 g/株;营养液钾浓度为3.5 mmol/L时,生菜营养液利用效率最高,为186.16 g/L。综合考虑,优化得到3.7 mmol/L为水培生菜适宜的营养液钾浓度。      

灰色系统与多元逐步回归耦合模型在年用水量预测中的应用

探讨了将多元回归分析模型和灰色系统GM(1,1)耦合应用于北京市总用水量预测的方法和技术.对北京市1980～2001年的序列资料,利用灰色系统的关联度分析和逐步回归的思想,通过比较和选择,建立了多元线性逐步回归方程;将用GM(1,1)模型拟合反推得到的预测值带入方程求出总用水量的未来值.结果表明:人均日生活用水量和工业用水量是影响北京市总用水量变化的主要因素.灰色系统与多元线性回归的耦合模型用于对城市总用水量的预测是行之有效的.     

DEM栅格分辨率对丘陵山地区定量土壤-景观模型的影响

基于数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）的定量土壤-景观模型的精度依赖于DEM栅格分辨率，而DEM栅格分辨率如何影响土壤-景观模型及其预测精度目前研究较少。以西南丘陵山地区一典型汇水盆地为研究对象，以该区2.5、5、10、20和30 m DEM为基础，利用逐步线性回归方法建立起研究区不同分辨率下的定量土壤-景观模型，并应用这些模型预测研究区内土壤表层碱解氮含量的空间分布，进而比较DEM不同分辨率下土壤-景观模型及其预测精度。结果表明，随着DEM栅格分辨率的降低，比汇水面积、地形湿度指数的均值逐渐增加；平均坡度逐渐降低；曲率变化的范围逐渐减小。地形指数的这一变化规律对土壤-景观模型及其预测结果产生显著影响，模型的校正决定系数、平均绝对误差和均方根误差都以5 m栅格分辨率为转折点，分辨率低于5 m，模型的校正决定系数显著减小，平均绝对误差和均方根误差显著增加。