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71.
基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了有效地指导水产养殖生产,提高溶解氧浓度预测的精度,提出了基于因子筛选和改进极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的水产养殖溶解氧预测模型。首先,利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数,提取强关联因子,降低预测模型的输入量维度;采用偏最小二乘算法(Partial Least Square, PLS)优化传统ELM神经网络,避免网络中隐含层共线性问题,保障输出权值的稳定性;然后,结合新型激活函数,构建水体溶解氧浓度预测模型。最后,将SPLS-ELM(Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine)预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明:该模型的预测均方根误差为0.3232,与最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)、BP神经网络、粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化LSSVM和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s,预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线,能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。 相似文献
72.
74.
于2018年4月?10月(春季4月、夏季7月、秋季9月)利用PS-TDP8树木茎流监测系统对库姆塔格沙漠东南部胡杨(Populus euphratica)的液流速率变化进行监测,采用相关分析及逐步回归法分析气象因子(太阳总辐射、空气温度、风速、空气相对湿度)对胡杨液流的影响。结果表明:胡杨茎干液流日变化趋势呈几字“宽峰型”;夏季液流的启动时间最早,液流启动在06:00,秋季液流启动时间最晚,不同季节夜间存在较高液流(10.994~26.035 cm·h?1);树干液流速率与太阳总辐射、空气温度、风速、饱和水气压差呈正相关关系,与空气湿度呈负相关关系;影响春季、秋季胡杨液流速率的主要气象因子是太阳总辐射和空气温度,夏季为太阳总辐射和空气相对湿度;不同季节胡杨液流速率与空气温度、空气相对湿度、风速、饱和水气压差的日变化响应呈顺时针环状,与太阳辐射响应呈逆时针环状;不同季节胡杨液流速率对气象因子的响应规律存在差异。这表明胡杨为了保持水分平衡应对水分亏缺的策略不同,在一定条件下(极端干旱)通过气孔调节降低水分损失。研究结果对于明确干旱沙漠环境中胡杨水分传输对环境因子的响应规律及更深入地认识胡杨适应干旱环境的水分利用策略具有重要意义。 相似文献
75.
渭北旱塬不同水肥条件下气象因子对苹果树干茎流的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究基于苹果树干茎流的果树蒸腾耗水规律及水肥、气象因子的影响,于2018年在陕西渭北旱塬苹果园开展了不同水肥处理(低肥中水、中肥中水、高肥中水、中肥高水和中肥低水)对苹果树茎流影响的试验研究。结果表明:苹果树茎流速率在生育期内不同月份,昼升夜降,昼增夜减的日变化特征明显。灌水量一致时,随着施肥量的增加,果树日茎流量与日均气温、日辐射量和日相对湿度等气象因子的相关性逐渐减小;施肥量一致时,日辐射量、日均气温和地表温度与茎流量的相关性在中肥中水时取得最高值。苹果树茎流在不同水肥处理下排序为:中水高水低水;中肥高肥低肥,低水和低肥处理都会明显降低苹果树的茎流速率,灌水对于苹果树茎流速率的影响要比施肥显著,水肥耦合效应对果树茎流有更大的促进作用,比单肥水平处理和单水分处理更明显。 相似文献
77.
花椒叶黄酮含量的变化及其与气象因子的关系研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用超声波辅助提取法和紫外分光光度法分析测定了狮子头、美凤椒、秦安1号花椒叶片5-9月总黄酮含量。结果表明,不同品种的花椒叶片总黄酮含量存在差异(P<0.05),表现出狮子头>美凤椒>秦安1号。花椒叶总黄酮存在显著的季节变化和年际变化(P<0.05)。在生长季,6-8月总黄酮含量较高,狮子头、美凤椒和秦安1号平均含量分别为18.02、15.35、12.06 mg·g-1。同时,花椒叶总黄酮含量与日照百分率、降水量和空气湿度相关显著(P<0.05),与当月的日照百分率呈负相关,与上月的降水量和当月的空气湿度呈正相关。 相似文献
79.
河南省农业水资源脆弱性时空特征及障碍度诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
从自然脆弱性、人为脆弱性和承载力脆弱性3个层面构建农业水资源脆弱性评价体系,运用熵值法和线性加权综合法测算了2001—2016年河南省农业水资源脆弱性,并利用障碍度模型分析了影响脆弱性的主要障碍因子。结果表明:2001—2016年河南省郑州等9市农业水资源脆弱性呈减小态势,开封等9市呈增大态势,脆弱性增速差异显著;脆弱性演变趋势可分为先升后降、先降后升、波动上升和波动下降4种类型;河南省农业水资源脆弱性空间分布集聚特征明显,脆弱度排序为豫北豫东豫南豫中豫西;河南省农业水资源脆弱性主要受到人为脆弱性和承载力脆弱性的影响,且主要障碍因子存在差异。因此,应积极加强对水资源系统人为干预,通过加大农业资金投入、优化农田水利建设水平、提高农业用水效率等,以实现河南省农业生产与水资源利用协调发展。 相似文献
80.