基于Matlab的时序数据两种建模和预测方法比较

利用Matlab工具箱,对时序数据进行了两种不同形式的建模和预测。一是利用系统辨识方法来建立AR模型,利用所建模型进行预测；二是利用单隐层BP神经网络,对数据进行非线性拟合和预测。通过可视化,比较了两种方法的优劣。     

土壤肥料学云南省省级精品课程教学改革与实践

为适应高等农业教育改革和推进素质教育的要求,针对云南农业大学涉农专业的基本特点,结合土壤肥料学云南省省级精品课程的建设和云南省土壤与肥料方面的基本情况,以培养学生的创新精神与实践能力为根本目的,在教学内容、教学条件、教学方法等方面进行了该课程教学改革与实践,收到显著成效.     

从协同教育看日本文学精品课程群的建立

日本文学课程作为日语专业高年级阶段课程,在日语专业人才培养中占有重要地位。文章拟从协同教育理论角度出发,探讨日本文学精品课程群的创建模式,旨在为日益繁盛的日本文学课程教学改革模式研究提供可行性参考。     

Simulation of future dissolved oxygen distribution in pond culture based on sliding window-temporal convolutional network and trend surface analysis

Dissolved oxygen (DO) is a key ecological factor to measure the quality of water in the aquaculture. As the pond water body is affected by the breeding environment, the spatial distribution of DO shows a certain law in the entire pond. Therefore, to simulate the distribution of DO in aquaculture waters and grasp the temporal and spatial variation of DO is the key to achieving precise regulation of DO. For this purpose, this paper proposed a method for simulating the temporal and spatial distribution of DO in pond culture based on a sliding window-temporal convolutional network together with trend surface analysis (SW-TCN-TSA). This paper first utilized SW to construct DO data sets with different prediction durations, and then used the improved TCN model to realize one-dimensional time series prediction for DO at single monitoring point. Based on the prediction results of DO, a TSA method was performed on the predicted values of DO at the extreme moments of all discrete monitoring points, so as to realize the simulation of the temporal and spatial distribution of DO in the pond. Experimental results show that the SW-TCN model has better prediction performance for one-dimensional time series prediction of DO. Compared with traditional deep networks, such as CNN, GRU, LSTM, CNN-GRU and CNN-LSTM, the values of evaluation indicators (MSE, MAE and RMSE) have been greatly improved. In the process of trend surface fitting, all fitting R² of DO at different water depths are higher than 0.9, indicating that the TSA can accurately reflect the temporal and spatial distribution of DO. This method can provide a basis for the prediction and early warning of DO in the three-dimensional space of the pond and has high practicability in aquaculture.     

覆膜种植年限柠檬园蜘蛛群落的影响*

【目的】覆膜种植作为一种重要的农作物栽培方式,在农业生产实践中被广泛应用。蜘蛛在生态系统中扮演着捕食者和指示生物等重要角色,了解覆膜种植年限对柠檬园蜘蛛群落的影响,对柠檬的科学种植和蜘蛛群落多样性保护及在生物防治中的应用具有积极意义。【方法】通过陷阱法和网扫法对覆膜种植年限0a(柠檬园I)、2a(柠檬园II)及4a(柠檬园III)的3种类型柠檬园蜘蛛群落进行调查。【结果】柠檬园I采集蜘蛛13科21种300头；柠檬园II采集蜘蛛9科17种159头；柠檬园III采集蜘蛛12科15种104头。蜘蛛多度和物种丰富度均随着覆膜年限的增加而降低。柠檬园I的蜘蛛群落结构与柠檬园II和III的不相似。【结论】覆膜种植对柠檬园蜘蛛群落多样性产生了消极影响,柠檬园蜘蛛群落多样性水平随着覆膜种植年限的增加而降低。     

兴仁小白壳薏苡不同播期对产量的影响

为探索适宜兴仁县薏苡种植的最佳播种时期，在兴仁县开展了薏苡不同播期对产量影响的试验。试验共设9个播期，梯度为7 d，播种时间从3月19日－5月14日。试验结果表明，兴仁小白壳薏苡的最佳播期是3月19日－4月16日，并且在此期间播种，薏苡产量较高。     

吉林莫莫格白鹤春季行为研究

白鹤属大型涉禽,仅分布于亚洲地区,其东亚种群数量为3 750只左右;由于环境变迁,种群数量越来越少,已被列为国家Ⅰ级重点保护动物。为阐明在沼泽湿地生态系统环境中白鹤春季的活动规律以及各种行为的时间分配,于2010年4月15日～5月13日,在吉林莫莫格国家级自然保护区对白鹤春季迁徙期行为进行了初步研究。白鹤的各种行为的时间分配依次为:觅食占64.34%、静栖占4.42%、警戒占13.92%、游走占4.57%、理羽占11.51%、其他(包括打斗、飞行、呜叫等情况)占2.56%。成体与亚成体白鹤、雄鹤与雌鹤在行为和时间分配上有明显差异,在觅食时间上雌鹤高出雄鹤10%左右,雄鹤的警戒时间高于雌鹤。     

铣削刀具不同磨损期振动信号的分维特征

提出了应用铣削刀具磨损工作状态下的振动加速度信号的关联维数来描述刀具不同磨损状态下的特征,进而实现对状态的监测、识别。试验证明,刀具磨损在相同状态下,振动信号具有相近的关联维数,在不同状态下则有明显的关联维数。因此,关联维数不仅可以作为状态监测与识别的重要依据,而且可以作为其他特征提取方法的补充。     

内蒙古河套灌区节水工程改造效果分析与评估

以内蒙古河套灌区1982—2012年长系列农业净引水量和年降水量资料为基础,运用均值分析、方差分析、相关分析、时间序列分析和生存分析等数理统计学方法,并结合内蒙古河套灌区农业种植发展进程,分析了河套灌区多年农业净引水量变化趋势与影响因素,得出年降水量(超过211.76 mm时,即丰水年)和节水工程改造分别独立地与农业净引水量呈明显负相关关系的结论。运用时间序列法预测了2013、2014和2015年河套灌区的农业净引水量分别为44.5、44.18和43.86亿m3;同时运用生存分析法预测了在灌区现有节水改造规模条件下,河套灌区农业净引水量区间为35~55亿m3,平均为45亿m3。     

基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究

提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。