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1.
针对具有非线性特征的智能拖拉机运动控制问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的横向轨迹实时跟踪控制策略.从非线性运动模型线性化和离散化入手,建立以前轮转角增量和纵向速度增量为状态量的目标函数;设计系统控制量极限约束和控制增量约束,并将MPC最优求解问题转化为二次规划问题,目标函数采用有松弛因子和无松弛因子2种形式.基于Matlab/Simulink平台设计MPC控制器,进行了2种目标函数的固定坐标系下的给定轨迹跟踪试验.结果表明:2种控制算法均可以快速跟踪期望路径,目标函数具有松弛因子的MPC控制器的拖拉机跟踪效果和平稳性更好,前轮转角始终被限定在约束范围内. 相似文献
2.
[目的] 有效掌握滑坡变形规律,实现对滑坡变形的高精度预测。[方法] 基于滑坡现场变形监测成果,先利用优化经验模态实现其变形数据的信息分解,再利用优化径向基神经网络和马尔科夫链完成滑坡变形的分项组合预测;最后,利用季节性Kendall检验判断滑坡变形趋势,以验证预测结果的可靠性。[结果] 经验模态能有效分解滑坡变形信息,且通过优化处理,能进一步提高分解效果,并以互补式集合经验模态的分解效果最优;同时,预测结果的平均相对误差均小于2%,具有较高的预测精度,验证了预测模型的有效性,且变形趋势判断结果与预测结果较为一致,说明预测过程较为可靠,两者均得出滑坡变形呈持续增加趋势。[结论] 由于滑坡变形具增加趋势,其稳定性趋于不利方向发展,应尽快开展滑坡灾害防治。 相似文献
3.
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... 相似文献
4.
准确预测不同区域杂交中稻开花期与自然极端高温发生期相遇的概率,有利于制定当地水稻生产避险高产稳产技术。以四川省推广的22个杂交中稻新品种为材料,在四川盆地东南部不同生态点开展品种生态适应性试验,研究了基于经度、纬度和海拔高度的杂交中稻开花期受自然极端高温伤害风险的预测方法。结果表明,杂交中稻齐穗后第5天日序与经度呈显著负相关,与海拔高度呈极显著正相关,与纬度相关性不显著。建立的基于经度(x1)和海拔(x3)预测水稻齐穗后第5天日序的回归模型,F值为13.25**~13.56**,决定程度高达0.8688~0.8715。该模型经多个品种连续2年在6个生态点的验证,实测值与预测值1∶1回归模型的决定系数高达0.8362~0.8641,实测值与预测值之间的均方根差(RMSE)值为0.83%~1.18%,预测值与实测值之间具有较好的一致性。将本研究建立的齐穗期与地理位置关系模型与作者等先期建立的基于地理位置(纬度:x2、海拔:x3)预测≥35℃最早发生期预测模型相结合,探明了不同地理位置杂交中稻开花期受极端高温伤害的机率。利用地理位置信息可准确预测杂交中稻开花期受极端高温伤害的风险程度,具有较好的生产适用性。 相似文献
5.
根据美国农业部2021年1月期《世界农产品供需预测报告》,2020/2021年度世界主要农产品供需预测结果简述如下。1谷物2020年12月和2021年1月,世界谷物供需预测变化见表1。2020/2021年度世界谷物供应量将达35.24亿t,较2019/2020年度估算值增加4 521万t,比2020年12月预测值下调908万t。2020/2021年度世界谷物产量将达27.14亿t,较2019/2020年度估算值增加4 260万t,比2020年12月预测值下调838万t。 相似文献
6.
针对目前温室环境系统中,环境监测数据只能反映当前环境状况,无法预测温室环境变化趋势,导致温室环境控制效果差的问题,提出一种基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法。以采集的温室内温度、湿度以及二氧化碳浓度的历史数据作为预测模型的输入,建立Elman神经网络预测模型,进而实现精确的温室环境因子变化预测。结果表明,Elman模型优于BP和RBF模型,温度、湿度和二氧化碳浓度预测结果的均方误差分别为0.003 9、0.005 9和0.028 3,决定系数分别为0.991 5、0.967 8和0.973 9。该模型预测结果较理想,可以为温室环境调控提供一定的决策支持。 相似文献
7.
以油菜单株第一分枝数、单株籽粒质量、单株荚果数、千粒质量、籽粒与茎秆比、产量等为预测对象,利用观测品种同为秦油2号的淮安站1995—2004年油菜农业气象观测资料及对应的气象观测资料,充分考虑油菜各生育阶段的生理特性及其对气象条件的不同要求,梳理确定育苗期≥0℃有效积温等35个气象因子,分别采用多元线性回归及BP神经网络等2种方法构建油菜产量因素的预测模型,并利用观测品种也为秦油2号的镇江站及射阳站1996—2000年、金坛站1997—2000年数据资料验证所构建模型的预测效果.对比分析2种模型的预测效果发现,BP神经网络模型在预测精度和稳定性上均优于线性回归模型,能对具有交互作用下的众多气象因子和产量因子进行非线性映射,可以更好地反映出油菜产量因素与相关气象因子间的函数关系. 相似文献
8.
以植物地理分布与气候变化间的关系为研究基础,通过MaxEnt模型,应用贡献率、置换重要值以及Jackknife检验、主成分分析,模拟研究影响楠木Phoebe zhennan地理分布的主要因子,分析楠木在当前的地理分布格局,并预测未来楠木在中国的潜在分布格局。结果表明,采用MaxEnt模型预测其潜在适宜分布区准确度极高,楠木在ROC曲线下的AUC值达0.995;当前(2019)适生区预测表明,四川东南部、重庆和贵州是其分布最集中的地方,其次云南、广西、广东、福建、浙江、江西、湖北也有零散分布;随着未来(2050年)气温与降雨量的变化,江苏将有较大范围适合楠木分布,但是总的适生区面积比当前减少,例如贵州西南部的适生区面积将变小,福建、江西中度适生分布面积将变大,其余地区的适生区和当前持平。本研究结果表明,影响楠木分布的主要气候因子是温度和降雨量,可为楠木资源的科学保护和合理利用提供理论依据。 相似文献
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