基于温度资料估算参考作物腾发量的方法比较

以Penman-Monteith方法计算的参考作物腾发量ETo为标准,与采用温度法和辐射法的Penman-Monteith温度法(PMT)、修正的PMT(PMT-cor)、Hargreaves-Samain(HG)、修正的HG公式(HG-M1,HG-M2)、Thornthwaite公式、Irmak公式、修正的Irmak公式(Irmak-cor)、Mc Guinness Bordne公式(M-B)的估算值进行对比分析,同时引入干旱指数对温度法中的PMT公式进行修正,采用多元线性拟合对辐射法中的Irmak公式进行修正。结果表明:温度法中的PMT公式、PMT-cor公式、HG公式和辐射法中Irmak公式、Irmak-cor公式的计算值与PM法计算值间的回归系数b都接近于1.0,相关系数R2大于0.80,相对误差RE小于20%,一致性指数d大于0.95。通过交叉比较发现,Irmak-cor公式精度较高(b=1.00、R2=0.98、RMSE=0.17 mm/d、RE=7%、d=1.00),其次是Irmak公式(b=1.03、R2=0.95、RMSE=0.31 mm/d、RE=12%、d=0.99),再次是PMT、PMT-cor、HG方法。考虑计算结果的精确度,该地区首选Irmak-cor公式估算ETo;如果考虑计算简便,该地区可选HG公式估算ETo。     

人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用

土壤含盐量的预测对合理配置水资源.防治土壤次生盐碱化等具有重要的指导意叉.在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响土壤含盐量的主要因素,建立了多因子土壤含盐量的3层BP网络模型,以土壤含水率、地下水矿化度、地下水pH值、地下水埋深、相对湿度、降雨量、蒸发量作为模型输入参数,土壤含盐量作为模型输出,对土壤含盐量进行了预测.结果表明,BP神经网络模型预测土壤含盐量的最大误差为8.78%,平均误差为5.99%,模型具有较高的预测精度.     

基于神经网络的农业病虫害损失预测

鉴于农业病虫害经济损失的预测具有较强的复杂性和非线性特性,设计了一种新型的GRNN预测模型,对农业病虫害经济损失进行预测.该模型基于人工神经网络捕捉非线性变化独特的优越性,在神经网络技术和江苏省气象局提供的数据的基础上,利用MATLAB人工神经网络工具箱及GRNN广义回归神经网络建立预测模型,来提高农业病虫害经济损失预测的精度.预测结果表明,该方法建立的模型可以实现对病虫害经济损失的预测,且其预测精度较高.     

基于布谷鸟搜索算法优化LSTM的大坝变形预测

对大坝变形进行合理分析和准确预测是确保大坝安全运行的重要手段.大坝变形监测数据具有趋势性、周期性、随机性和非线性等特性,现有的机器学习模型大都基于大坝变形监测数据的非线性特点进行构建,而忽略了监测数据还具有趋势性和周期性的线性特征.提出了一种大坝变形预测模型,通过采用布谷鸟搜索算法(CS)对长短期记忆人工神经网络(LSTM)进行优化,再基于物联网传感器的实时监测数据,使用局部加权回归的周期趋势分解方法(STL)将数据分解成趋势分量、周期分量和余项分量,采用优化后的LSTM模型对趋势分量和余项分量分别进行预测,并通过简单周期估计方法进行计算,将3个分量的预测结果求和后得到最终变形预测结果.试验选取浙江利山水库开展变形预测研究,结果表明:STL-CS-LSTM模型的水平和沉降变形预测精度都高于其他模型,水平位移预测精度由高到低依次为LSTM模型、支持向量回归模型SVR和人工神经网络模型ANN,沉降预测精度由高到低依次为ANN模型、LSTM模型、SVR模型.     

滴灌大棚茄子需水量计算模型的定量分析比较

分析了彭曼公式在大棚内的失效性,引入了大棚内修正风速项彭曼公式(陈新明等)以及BP神经网络模型,并利用在湖北省鄂州节水示范基地获得的试验资料,采用上述3种方法对滴灌大棚茄子需水量进行数值模拟与比较分析。分析结果表明,大棚环境内,彭曼公式误差较大,具有失效性;大棚内修正彭曼公式实用性较好;神经网络模型的预测结果精度最高,适应性最好。试验结果对大棚作物需水量模型研究的进一步发展,具有一定参考价值。     

人工神经网络模型应用于大坝变形

利用已有的垂线原型观测资料，建立了基于人工神经网络的大坝变形计算模型，并用原型观测数据对其进行了校核和检验。结果证明，用人工神经网络建立坝体变形的神经网络模型对大坝变形能够进行较高精度的预测，并具有一定的优越性。     

人工神经网络模型在混凝土领域应用综述

文章阐述了人工神经网络研究概况、BP网络模型及RBF网络模型对混凝土强度、耐久性方面的预测,大量研究表明人工神经网络模型预测精度相对较高,在混凝土领域中得到了广泛应用,可有效节约试验资源,提高工作效率,具有一定的实用价值。     

大豆含水率快速无损检测方法的研究

提出了应用大豆电特性进行含水量快速无损检测的方法,分析了环境温度、激励频率和介质密度等对测量精度的影响。通过建立人工神经网络模型,对实验数据进行学习、建模和预测．综合分析各种影响因素对含水率测量的影响。结果表明．结合人工神经网络模型．大豆含水量测量的绝对误差平均值可达0．01502．具有较高的检测精度,为大豆的快速无损检测提供了一种新方法。     

基于GRA/BPNN的农作物害虫发生量预测模型

针对农作物害虫灾害发生的差异性、突发性、随机性、多样性和不均匀性等特点,将人工神经网络、灰色关联度分析与主成成分析相结合,提出一个新的农作物害虫发生预测网络模型.首先,针对影响农作物害虫发生影响因子较多的问题,模型通过主成分分析方法将影响因子进行简化处理;同时,为了实验数据的相关性,采用了灰色关联度分析,排除实验与统计等方面的误差;最后,利用BP人工神经网络构建了农作物害虫发生预测模型,并以斑潜蝇为例,进行了试报检验.检验结果表明,模型应用于农作物害虫灾害发生预测具有较高的预测精度和良好的泛化能力.     

农业分区框架下Hargreaves-Samani公式的逐月回归修正

为验证中国农业综合分区框架下Hargreaves-Samani(HS)公式线性回归修正方案的适用性,利用中国气象数据网发布的124个站点1957—2016年的逐月有效日平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均风速、平均水汽压、月总太阳辐射数据及站点经纬度数据,首先,分别基于Penman-Monteith(PM)公式和HS公式计算了各站点多年逐月的参考作物需水量ET_(0-PM)和ET_(0-HS)。然后,以ET_(0-PM)为真值,基于1957—2010年的逐月ET_(0-PM)和ET_(0-HS),利用线性回归分析方法获取了中国38个农业管理子区的HS公式校正系数a、b,并以2011—2016年为验证年份,通过比较ET_(0-HS)校正前后的相对误差变化,验证了HS公式线性回归校正方法在中国农业区的适用性,并结合验证年份的具体误差结果,确定了各农业区HS公式校正系数a、b的逐月最优取值。结果表明:大部分农业区的大部分月份ET_(0-PM)与ET_(0-HS)的相关系数超过0. 6,可以进行ET_(0-HS)的回归校正;回归校正得到的系数a存在显著的季节变化规律,系数b则表现较为平稳;系数a、b的大小及变化说明了ET_(0-PM)和ET_(0-HS)彼此之间存在差异,且季节性明显;校正前后的ET_(0-HS)均存在不同程度的相对误差,但校正后的ET_(0-HS)的误差范围已经显著缩小;在具体的验证应用中,校正后的ET_(0-HS)并不完全是最优结果,实践中系数a、b的优选使用才是最佳方案。本研究验证的HS公式线性回归校正方法是实践中简便、可行的方案,对大尺度区域快速获得较高精度的参考作物需水量具有实际意义和推广价值。     

引黄滴灌器堵塞环境因子的相关性分析

利用2013年5-10月对乌海市3个不同沉淀池水质的测定结果,以主要影响滴灌器堵塞因素的泥沙及其他相关指标的相关性作为主要研究对象,应用SPSS统计分析软件进行相关分析。研究结果表明:细菌总数与浊度呈显著正相关,说明泥沙是细菌生长繁殖的载体,泥沙的沉淀池中的含量决定了细菌总的数量。叶绿素a与浊度呈负相关性,说明泥沙的浓度影响水中藻类的生长,而影响不是很大,呈现不明显的相关性。受浊度影响较大的CODMn、氮和磷,延长停留时间更有利于泥沙的吸附沉淀。沉入水底的泥沙中含有大量的N,在一定的条件下会再次将N释放回水中。水中TP含量的变化与泥沙浓度呈线性关系,泥沙量越大吸附越快,同时TP含量越高越易被泥沙吸附。同时证实只要水中有泥沙颗粒,滴灌带中的泥沙必然被细菌附着。     

定期冲洗式沉沙池截沙率应用研究

通过定期冲洗式沉沙池截沙率计算进行分析及应用,得出了沉沙池泥沙截沙率与沉降率的两种计算结果相差很小。结果说明这种方法可以用于实际工程计算,对以后沉沙池设计有一定的参考价值。     

沉沙池几种计算方法应用探讨

沉降率是沉沙池设计的主要控制指标,对沉沙池设计尤为重要,本文通过准静水沉降法、超饱和输沙法和沉降概率法三种沉降率计算分析,结合实际工程应用和体会的经验,具有一定的实用价值。     

纳米SiO2粉煤灰混凝土抗压强度影响及灰熵分析

为探究纳米SiO₂粉煤灰混凝土孔隙结构对抗压强度的影响,取纳米SiO₂掺量分别为1%,3%,5%和7%,粉煤灰掺量分别为10%,20%和30%,水胶比为0.35,将两者复掺进行试验.测定混凝土3 d,7 d和28 d立方体抗压强度.利用核磁共振技术、场发射扫描电镜和差热-热重技术,综合分析研究孔隙结构及微观形貌特征,通过灰关联熵分析法找出影响混凝土抗压强度的主、次因素,并建立GM(1,4)灰色预测模型.结果表明:两者复掺在混凝土发育阶段起到正耦合作用,宏微观关联分析可知,粉煤灰掺量20%、纳米SiO₂掺量3%为最优;建立了混凝土抗压强度与(0,0.01］ μm孔径占比、(0.01,0.10］ μm孔径占比和束缚流体饱和度的灰色预测模型.GM(1,4)模型3,7和28 d的预测值与试验值的平均相对误差分别为3.28%,4.00%和2.64%,利用孔隙结构预测混凝土抗压强度有较好的精度.该研究可为纳米SiO₂和粉煤灰在混凝土工程中的应用提供一定参考.     

圆中环沉沙排沙过滤池数值模拟研究

圆中环沉沙排沙过滤池是一种新型的浑水沉沙、排沙、过滤装置,为水沙分离提供了另一种新的思路。通过新疆呼图壁城镇工业供水工程圆中环沉沙排沙过滤池的局部断面数值模拟试验,初步了解了其下部沉沙池流场分布情况。入水口区域附近存在顺时针方向的漩涡区,且能量较大,对局部范围处的流态影响较大。出水口处即过滤槽进水口处流速较大,符合实际规律。充分验证了在选取过滤料粒径范围时,考虑大粒径压重的必要性。通过FLUENT计算得到了沉沙池内的清水流速矢量图和流速等值线图等水力参数。进一步说明了沉沙池数值模拟的可行性,对类似的工程设计、施工及运行管理有一定的参考价值。     

人工神经网络及其在车辆工程中的应用

人工神经网络是一种新颖的建模技术 ,是人工智能领域发展最快的信息处理技术之一 ,适用于复杂、模糊及非线性问题。简单介绍了神经网络的特点、基本结构及在车辆工程中的应用 ,分析了存在的问题并展望了应用前景。     

矩形渠道机翼形量水槽试验研究与应用

渠道量水设施是灌区实现节水和水资源高效可持续利用的有效途径之一。介绍了一种机翼形状的矩形渠道量水设施,在试验室矩形渠道中通过4种不同量水槽收缩比进行了系统的组合试验,并在引大入秦工程进行了原型试验和应用研究。试验结果表明:该量水槽过流顺畅,水头损失较小,试验数据资料表现出极好的相关性,相关系数R2=0.999 7。拟合的具有量纲和谐性的指数形式的流量计算公式简明实用,流量计算平均误差小于1.10%,临界淹没度可达0.89,完全可以实际应用。     

贝叶斯模型在土壤转换函数中的应用与适应性评价

为了研究大型灌区节水改造后的区域农田生态环境效应中分布式水文模型空间参数的确定问题,通过内蒙古河套灌区解放闸灌域22个土壤水盐监测点110个土壤样本的采样与分析,利用贝叶斯神经网络(BNN)模型建立了河套灌区区域分层土壤特征参数与土壤水分特征曲线模型参数、特征含水率之间的土壤转换函数模型,并与已有的BP神经网络模型进行适应性比较及模型验证。结果表明,BP模型土壤转换函数的训练模拟精度优于BNN,但是在模拟预测方面,BNN模型普遍好于BP模型,而且模型输入因子数量对BP模型的精度影响较大,而BNN模型对于不同输入因子表现出很好的稳健性,BNN模型比传统的人工神经网络模型具有更好的适应性和预测效果,体现了土壤特征参数的空间随机性和结构性特征,而且预测的土壤水分特征曲线与实测和VG拟合结果更为接近,是一种具有广阔应用前景的区域土壤转换函数推求方法。     

基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算

为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量（质量分数）（Leaf phosphorus content, LPC）。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明：全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R2达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R2为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。     

引黄灌区首部枢纽泥沙输移特性与流速试验研究

为了探究引黄灌溉枢纽挟沙水流沿程含沙量变化规律和悬移质泥沙的垂向分布规律,推求首部枢纽有害泥沙悬浮的临界不淤流速,阐明减少有害泥沙引入的措施与方法,以提高输配水利用效率.以山西尊村灌区为主要研究对象,通过对一级站首部枢纽2019年5—7月取黄河水样及工况、断面流速、水深、水面宽度数据监测,分析了泥沙含量、沉起流速,采用...