机械通风温室内部温度模型的试验验证

介绍了一种以温室机械通风和温室内作物冠层蒸发过程为主的温室温度数学模型,该模型具有结构简单、所有过程均为线性表达的特点,特别适合温室的在线适时控制。为了能够验证模型的可行性,进行了两种通风率条件下的试验。试验结果说明:在通风量足够高时,该模型能较好地预测温室内部温度。     

优化运行理论在泵站综合自动化系统中的应用

利用改进的神经元网络构建了泵站流量以及效率预测模型，并利用改进的遗传算法构建了泵站优化模型。将这两个模型应用到泵站综合自动化系统中，可以完成对泵站流量及效率的准确预测，并在此基础上实现泵站的优化运行。讨论了泵站优化运行理论在泵站综合自动化系统中应用的步骤和方法。     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法

针对传统BP算法的缺陷，提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型，此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量，从而实现提早进行选择，加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。     

CO 2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。     

耐高压双向椭圆齿轮微小流量计研究

提出了一种基于低偏心率椭圆齿轮转子适用于高压下微小流量计量的双向椭圆齿轮流量计结构,阐述了该种流量计的工作原理,给出了低偏心率椭圆齿轮转子的节曲线及齿廓方程,并设计了样机进行实验研究。实验表明,在31.5 MPa以下,0.05~3 L/min流量范围内的计量精度可达±0.5%,在0.03~3 L/min流量范围内的计量精度可达±1%,具有耐高压、结构简单、精度高、脉动小、可双向计量等优点。     

提高拖拉机覆盖件模具曲面加工精度的研究

通过拖拉机覆盖件模具的加工,分析了CAM软件在进行覆盖件模具数控程序设计时,影响曲面加工质量的相关因素;从刀具、加工方法、进退刀方式和切削参数等方面介绍了提高曲面加工精度和采取的改进措施。     

灰色动态模型群法在河流水质预测中的应用初探

在对原始数据序列对数变换的基础上，依据灰色系统理论，构造了由6个GM（1，1）模型组成的灰色动态模型群，并用于淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势预测。研究表明，灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测水质变化趋势；相对单个GM（1，1）模型，灰色动态模型群法能有效改善随机波动数据序列的拟合效果，提高预测精度。     

灌溉预报与节水灌溉决策专家系统研究

从节水灌溉的基本原理入手，分析灌溉预报中的各个参量，提出了节水灌溉决策的依据、方法及评价标准。介绍了灌溉预报决策专家系统中由框架库、规则组库和黑板3部分组成的综合知识体结构的知识表示技术。