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农业区地下水位动态变化预测的支 总被引:2,自引:0,他引:2
当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的回归预测模型不能全面考虑多个变量。在地下水位动态变化预测中应用了一种新的方法——支持向量机方法(SVM ) , 该方法属于机器学习理论发展的最新阶段, 具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点。针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况,以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象,运用支持向量回归模型,描述其地下水动态变化趋势。 相似文献
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由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。 相似文献
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支持向量机在水质评价中的应用 总被引:7,自引:3,他引:7
徐劲力 《中国农村水利水电》2007,(3):7-9
介绍了支持向量机算法的原理,建立了基于支持向量机的水质评价多层次分类检测模型,通过提取水质评价标准中的物质成分为特征参数,利用几个SVM分类器的串联组合,实现对水质的分类和识别,同时,引入类权重因子,解决训练样本类别数量不平衡而导致的错分问题,实验结果显示该方法提高了水质评价的准确性和效率。 相似文献
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基于DEA的农业机械上市公司经营绩效分析 总被引:1,自引:0,他引:1
运用数据包络分析法的C2R模型对2003~2005年农机上市公司的综合效率进行分析、对比、研究,发现我国农业机械上市公司平均效率较低,且公司间效率值差距显著;不同年份之间,部分公司效率值波动较大;效率值与各子行业经营方向有关,零部件制造企业的经营效率明显优于整装设备制造企业。 相似文献
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水稻秸秆深埋整秆还田装置设计与试验 总被引:7,自引:0,他引:7
针对目前我国水稻秸秆还田机械普遍存在的耕作深度浅、秸秆还田深度不满足农艺要求、旋耕部件缠草严重等问题,运用旋耕理论和数值计算分析方法设计了水稻秸秆深埋整秆还田装置。根据实际情况对土壤颗粒进行假设,运用离散元法建立土壤颗粒力学模型,应用EDEM软件进行整秆还田仿真虚拟试验,仿真结果表明,耕深在20 cm时,土壤表层覆盖率为93.87%。通过土槽台架试验得到:在作业速度为1.25 km/h、刀辊转速为237 r/min时,耕深可达到22 cm,地表以下15~20 cm翻埋的秸秆占秸秆总量的80%,秸秆还田率为91.63%,同时刀辊轴不缠草。试验结果表明,秸秆还田深度达到水整地环节的要求,秸秆还田率较高。通过虚拟仿真和台架试验相互验证,证明新型整秆还田装置一次作业可实现切土、碎土、埋草、压草及覆土的功能,满足农艺要求。 相似文献
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