细分外推与模糊预测在近海水质非线性时序处理中的比较分析

近海水质非线性时间序列通常由于采集范围大、时间间隔长带有一定震荡性和模糊性,这使得对其进行分析与预测有一定的难度。本研究中以某近海水质指标磷酸盐(PO3-4-P)、硝酸盐(NO-3-N)、亚硝酸盐(NO-2-N)、铵盐(TNH+4-N)和硅酸盐(Si O2-3-Si)所形成的5种时间序列为例,采用逼近细分模式导出的细分外推法和多参考加权数据的模糊预测法对近海水质时序预测进行了比较分析,并通过图形与误差计算比较了两种方法的异同。结果表明:采用细分外推法预测序列在整体形状上能更好地逼近初始时序,而模糊预测法在整体逼近精度上占有优势。本研究中提出的预测比较方法可为同类问题的预测与模型选取提供参考依据。     

农业专业化服务组织的运作模式及效果评价——以崇州市农业服务超市为例

【目的】明确农业专业化服务组织的运作模式及特点,有利于提高农业产业链各环节的运行效率,加快农业发展方式的转变,促进现代农业的发展。【方法】模糊综合评价法。【结果】崇州市农业专业化服务组织目前的总体运行效果较好,组织发展程度完善,不仅解决了规模化种植缺劳动、缺技术、缺管理的问题,推动了土地股份合作社的发展壮大,还促进了农业科技成果的推广应用,农民劳动力解放、成本节约、农户收益增加。【结论】应积极推广政府引导、专合组织和企业化运作相结合的运作模式。     

基于模糊评判法的长安区滑坡崩塌灾害易发性分区评价

在对长安区滑坡崩塌地质灾害发育现状及形成条件分析的基础上,结合地质灾害易发性分区评价方法,采用模糊综合评判法对长安区滑坡崩塌地质灾害进行了易发性区划评价。结果表明,长安区滑坡崩塌易发性分区分为6个高易发区域、3个中易发区、1个低易发区(C)和1个不易发区(D),高易发区总面积为190.94 km2,中易发区为382.93 km2,低易发区为299.21 km2,不易发区为707.56km2。     

气候变化对国家脆弱性影响的计量分析——以苏丹为例

考虑气候因素,选取影响国家脆弱性的指标建立适当的指标体系,基于模糊综合评价模型和典型相关分析方法,以苏丹为例度量气候因素对国家脆弱性的直接和间接影响。结果显示:气候变化能够通过直接和间接的方式影响苏丹的国家脆弱性,使其脆弱程度增加。通过ARIMA时间序列模型对碳排放量、温度、降水量等气候因素进行预测发现,气候的恶化可能导致苏丹2021年的脆弱程度进一步增加。     

设施条件影响蚕豆冻害及鲜荚产量

为探讨不同栽培条件对设施蚕豆冻害以及产量的影响,以鲜食蚕豆品种通鲜2号为材料,进行了不同架膜时间、播期和种植密度3因素随机区组试验。结果表明,随着架膜时间的推迟,轻度冻害以及无头苗的数量相应增加,即冻害逐渐加重,但产量增加;随着播期的推迟,单株分枝数、     

多级模糊综合评判技术在高职数学教学评价中的应用研究

客观公正的教学评价是规范教学环节和提高教学质量的重要手段。本文运用模糊综合评判技术,并在问卷调查的基础上,结合高等职业教育人才培养目标,建构出高职数学教学质量模糊综合评判标准。该标准包含教和学两个方面,教的方面突出了学生的情感目标的培养、高职数学的层次教学及趣味性等指标,学的方面主要包含学生的参与情况、交往、思维和情绪状态等指标。     

保定地区几个早熟苹果品种(系)生长观察

为筛选适宜保定地区栽植的早熟苹果品种,以嫁接在SH40中间砧上的不同早熟苹果品种(系)为试材,测定了不同品种(系)早熟苹果树体生长发育指标和果实品质。结果表明:除嘎啦早熟变异外,其他供试品种(系)树体生长较好,3年生时Xu2-7、Xu3-2树高330.0~352.5 cm,4年生时为394.0~417.5 cm,Xu3-2、藤牧1号、信浓红4年生为336.5~381.0 cm。4年生时,干径以Xu2-5最大;短枝、中枝、叶丛枝均以Xu2-5最多,长枝以Xu2-7最多,总枝量以Xu2-5最多;藤牧1号短枝所占比例最高(57.4%)。应用模糊综合评判法得出Xu2-5、Xu2-7、信浓红、藤牧1号果实品质较高。     

基于随机森林算法和气象因子的砀山酥梨始花期预报

准确预报始花期是制定砀山酥梨花期管理措施和赏花活动方案的重要基础。该文利用1983-2018年砀山酥梨始花期的定位观测物候数据和平行观测的气象资料，采用线性趋势法，揭示始花期演变趋势；采用相关分析，筛选影响始花期的关键气象因子，依据不同预报日期构成特征变量集；采用随机森林算法（Random Forest, RF），自3月11日开始预报到3月25日终止预报，每日训练1个预报模型。结果表明，1）1983－2018年始花期呈极显著提早发生趋势，每10a约提前2.750 d（P＜0.001）。2）16个逐日气象预报模型中，共计有200个气象因子与始花期早迟密切相关，相关系数在0.469～0.789之间；各气象预报模型的训练集与测试集的平均正确率（Nd）分别为92.9%和75.5%、平均均方根误差（RMSE）分别为1.693～2.870和2.240～7.237、平均决定系数（R2）分别为0.891和0.701。3）2019年试验预报中，提前15日准确预报出当年始花期。该文研究表明RF在梨树始花期逐日气象预报中有一定业务应用潜力，预报准确率基本满足气象服务需求。     

基于模糊多准则决策算法的农机部件参数化设计

精细农业的实现离不开高精度农机的支持。为了提高农机的设计精度,有效的缩短设计周期,提出了一种基于模糊多准则决策算法的农机部件参数化优化方法。该方法基于Solid Works建模软件和VB编程软件的兼容性接口,可通过VB编程来实现自动化和参数化建模过程,提高了农机零部件的设计效率,利用模糊多准则算法对零件的尺寸进行优化,从而有效地提高了农机零部件的设计精度。以农机部件液压缸的设计为例,通过参数化建模方法自动建立了一级缸和二级缸的模型,结果发现:使用模糊多准则决策算法可提高设计效率和经济效益,缸体的结构力学性能也得到了有效优化。     

基于模糊神经网络的智能温室环境控制方案

针对农业温室环境的精确建模和控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的智能控制方案。首先,在考虑室内外环境因素下,构建一个有效的温室环境数学模型,获得通风量、喷雾量和加热量的微分表达式;然后,利用一种自适应模糊神经推理系统(ANFIS),以温度和湿度差作为输入,通过神经网络自学习和模糊推理获得控制输出;最后,通过遗传算法优化控制器的输出比例因子,提高控制响应速度和稳定性。实验结果表明:该方案能够快速且稳定地追踪环境设置值,具有很好的控制效果。