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1.
溶解氧(Dissolved oxygen, DO)含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络(Long short term memory, LSTM)预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换(Wavelet transform, WT)、卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先,使用WT降低数据噪声;然后,使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系;最后,利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明,本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954,比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。 相似文献
2.
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本文利用鄂托克前旗1967-2018年气象观测站近50年的气象资料,对鄂托克前旗降水特征进行分析。结果表明:整体来说,鄂托克前旗的年降水量变化呈现微弱降低趋势,每10a大约减少1.2mm;28a时间尺度决定的主周期控制着该地区的年降水变化特征,通过周期和突变分析,预计未来三年左右降水高于多年平均值,随后的14年左右时间内降水量呈现减少趋势,逐渐低于多年平均降水量。 相似文献
8.
河北省山区降雨侵蚀力的时空变化特征 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的] 探究河北省山区降雨侵蚀力时空变化特征,为该区水土流失治理措施的制定和实施提供科学依据。[方法] 应用时间变化分析和空间分布分析对河北省山区2000-2018年降雨侵蚀力进行分析。[结果] 时间趋势中燕山山区年降雨侵蚀力呈波动上升趋势,主周期为11 a,在2009年发生突变,春、秋两季呈波动下降趋势,主周期分别为8和11 a,春季无突变点,秋季在2001年发生突变,夏季呈波动波动上升趋势,9 a为主周期,在2010年发生突变;太行山区年降雨侵蚀力呈波动下降趋势,主周期为6 a,无突变点,夏、秋两季呈波动上升趋势,主周期分别为8和10 a,均无突变点,春季呈波动下降趋势,主周期为8 a,在2006年发生突变;空间分布中,年均降雨侵蚀力范围为1 063.39~5 127.44 MJ·mm/(hm2·h),燕山山区由西到东年及夏季平均降雨侵蚀力先增长后降低再增长,太行山区中由南向北年、夏季平均降雨侵蚀力逐渐降低,春、秋两季降雨侵蚀力分布规律较为多变。[结论] 通过对河北省山区降雨侵蚀力的分析,得出河北省山区夏季水土流失最为严重,燕山山区部分地区尤为突出。 相似文献
9.
1966-2017年贵州省降雨侵蚀力的时空分布特征 总被引:2,自引:1,他引:1
[目的] 分析贵州省1966—2017年降雨侵蚀力R值的时空演变规律,为评估该地区降雨对土壤侵蚀的防治、制定水土保持措施及农业生产规划提供参考。[方法] 基于贵州省33个气象站点1966—2017年的日降雨资料,利用克里金插值法、经验正交函数(EOF)方法、Mann-Kendall检验、Morlet小波分析法等,对贵州省52 a的降雨侵蚀力R值的时空特征进行了分析。[结果] ①EOF分析方法可以较好地解释降水侵蚀力的时空分布特征,其前两个特征向量累计贡献率达52%,揭示了贵州省降雨侵蚀力全局型和东西反向型两种典型的分布模态。分析特征向量所对应的时间系数可得,贵州省的降水侵蚀力主要表现为全省全年偏大、全省全年偏小、东大西小、东小西大4种类型;②贵州省降雨侵蚀力R值年内主要受汛期降雨影响,全省各县市汛期降雨侵蚀力R值均占全年总量的60%以上;③在年际变化上,降雨侵蚀力R值存在多突变的现象,1971—1981年突变频率最为频繁。通过周期检验发现其变化主周期为28 a,次周期分别为12 a和6 a。[结论] 贵州省降雨侵蚀力的时空分布与降雨量的时空分布趋势近似,整体呈现南部大北部小,夏季大冬季小的趋势,在未来几年内降雨侵蚀力R值有上升的趋势。 相似文献
10.
运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级时,因光谱波段数多、数据量大、信息冗余度高,使鉴别工作难度加大。为了减少数据量,获得最有利于鉴别的高光谱信息特征波长,本研究提出了一种连续投影算法(SPA)融合信息熵的特征波长选择方法。首先,对霉变玉米样本高光谱数据运用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理以消除噪声,然后利用SPA对处理过的光谱进行波长初选,得到8个初选特征波长,再通过信息熵原理处理初选特征波长下的图像信息,获得最佳特征波长。结果表明,运用SPA融合信息熵法得到有利于霉变玉米鉴别的最佳波长为819 nm,提取该波长下霉变玉米图像的纹理特征后,采用Fisher判别分析(FDA)进行鉴别,6个等级霉变玉米的鉴别正确率高达98.6%,充分证明所给出的特征波长选择方法是有效的。本研究特征波长选择方法可为更好地运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级提供指导。 相似文献