基于PSO-SVR模型的河南省小麦产量预测方法

小麦生产是河南省农业生产中的重要环节，在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度，综合考虑影响小麦产量的相关因素，基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化，提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集，并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明，PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络，PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中，PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度，稳定性好，可为小麦产...     

基于SOA的水轮机调速系统PID参数优化

针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能.     

基于光电子信息处理的智能灌溉监控系统研究

为了提高农业灌溉效率,降低灌溉成本,基于光电子处理技术设计了智能灌溉监控系统。系统主要由数据采集模块、中央控制中心、光伏电池、用户界面模块和执行模块组成,通过光电子技术将光能转化为电能,为系统运行提供能量,并采用非均匀间隔的Huffman算法传输数据。为验证系统的性能,对系统进行试验,结果表明:系统的光伏电池能够为灌溉和监控系统提供稳定的电压,监控系统能够实现对灌溉系统的实时监控,运行稳定,性能良好。     

基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题，提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上，分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律，实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多，采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明，所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。     

用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法

随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。     

带有时间窗的秸秆回收路径模型及其算法研究

以秸秆回收机械的综合成本问题为研究目标,综合考虑秸秆回收机械路径和作业冲突的情况,利用信息化技术精准指导秸秆回收,构建了多机械无重复的带有时间窗的秸秆回收路径模型,通过改进蚁群算法的转移概率公式得到带时间窗问题的最优化路径,避免回收农机路径重复冲突的问题。研究结果表明采用带时间窗的秸秆回收路径更加的精准,带时间窗秸秆回收机械优化路径模型相较于传统的路径模型指导下的作业路径会减少约12%,多台回收机械同时作业优化路径是可行的,对高效解决秸秆回收路径问题起到一定的指导作用。     

农用车辆路径跟踪预瞄控制研究 —基于免疫模糊PID算法和视觉导航

在无人驾驶农用车辆过程中,由于作业环境的复杂性,往往会遇到一些突发状况,如急转弯或者突然出现障碍物等,目前的视觉导航技术一般都是获取路径信息后直接进行反馈调节,在遇到突发状况时难以有效的工作。为此,将跟踪预瞄加反馈控制器引入到了无人驾驶农用车辆自动导航系和控制系统中,并使用免疫模糊PID算法对控制系统进行优化,以提高控制的效率、精度及自动化程度。为了验证该方法的可靠性,模拟农用车辆的作业环境,对控制算法的精度和效率进行了验证。仿真结果表明:采用免疫模糊PID算法具有较高的控制精度,且运算效率高,如将其使用在农用车辆自动导航和控制系统中,对于提高导航的精度和智能化程度具有重要作用。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划，进而实现平地路径在线调整的问题，以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的，提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型，采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向，建立新的路径搜索节点，对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量，根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数，获取农田平地的最佳三维路径；基于平地机的运动学模型，设置农田平地机转向约束条件，根据约束条件对路径进行平滑优化，并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法，该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上，可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务，而且大大缩短了路径生成时间和路径长度，使路径更为平滑，更适用于辅助农田平地的自动导航作业。