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252.
作物最优施肥量与土壤养分含量、产量之间存在复杂的非线性关系。为更加准确地模拟这种关系,提出一种改进的的BP神经网络集成方法。该方法采用K-均值聚类优选神经网络个体,采用拉格朗日乘子方法计算待集成的神经网络个体的权值。然后,基于农田肥料效应试验数据,以土壤养分含量和施肥量作为神经网络的输入,以产量作为神经网络的输出,建立了作物精准施肥模型。该模型通过求解一个非线性规划问题,能同时获得最大产量和最优施肥量。试验结果表明,在施肥模型的拟合精度方面,改进的神经网络集成方法(其均方根误差为64.54)明显优于单个神经网络方法(其均方根误差为169.74)。而且,作为一种定量模型,基于改进的神经网络集成的施肥模型优于传统施肥模型,能有效地指导精准施肥。 相似文献
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采集广西区内不同大棚年限的设施栽培土壤及露地栽培的耕层土壤样品,分析土壤pH、水溶性盐、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾以及全量氮、全量磷和全量钾含量的变化情况。结果表明:随着大棚年限的延长,广西设施栽培土壤酸化更明显,连续栽培10年后,土壤pH降低了0.34个单位;水溶性盐含量是露地栽培的3倍以上,且随着大棚使用年限的延长,设施土壤出现次生盐渍化的程度也越严重,以中、轻度盐渍化为主;设施栽培土壤有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、全氮及全磷含量均显著高于露地土壤,总体上随着大棚年限的延长而逐年积累,尤其是磷元素积累增幅较大,生产中应采取适当措施控制磷肥的施用量,防止土壤中磷素过度富集而导致作物营养不均衡,从而影响作物的产量和品质。 相似文献
255.
针对玉米精准施肥模型与土壤多个参数有复杂的关系,且动态性数据量庞大、维度高、具有非线性强的特点,本文基于云计算技术的数据存储、分析、共享的功能,运用神经网络较强的处理非线性问题的能力,对玉米土壤养分数据进行处理,构建玉米土壤实时监控云平台,进行基于优化RBF神经网络的玉米土壤养分施肥模型研究,明确模拟施肥量与玉米产量、土壤养分含量的关系,将该模型在农安县陈家店村应用,为玉米的精准施肥提供决策依据。结果表明,基于云计算与RBF神经网络集成的玉米精准施肥模型与传统网络进行比较减少了误差,节约了时间,可为玉米精准施肥提供咨询指导,促进对玉米精准农田管理的实施。 相似文献
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