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1.
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
2.
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
3.
基于不同水平分辨率和边界层参数化方案的集合预报思路,应用花授粉算法与不限制负值的约束理论(FPA-NNCT)进行权重平均,提出一种新的风速集合预报模型(FPA-NNCT-WRF-E).利用山东省代表山地和海滨下垫面的2个风电场风速实测数据,将新模型与传统算术集合模型(M-WRF-E)以及FPA模型(FPA-WRF-E)的风速预报结果进行对比评估.结果表明:FPA-NNCT-WRF-E预报明显优于M-WRF-E和FPA-WRF-E的风速预报,与M-WRF-E相比, FPA-WRF-E将风速平均绝对误差(MAE)减小了20%以上,而新模型FPA-NNCT-WRF-E将MAE减小了38%以上.预报的准确性得到了提高. 相似文献
4.
5.
基于GM(1,1)的天然次生林空间结构预测 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】系统地分析已有天然次生林林分空间结构数据,通过灰色模型预测天然次生林林分空间结构各指标未来的发展趋势,对天然林经营具有十分重要的意义。【方法】以湖南大围山自然保护区典型次生林为研究对象,依据结构化森林经营理论,选取了混交度、竞争指数、角尺度、空间密度指数、开阔比数、大小比数、林分综合均质性指数作为天然次生林林分空间结构合理性评价与预测的量化指标,构建了基于GM(1,1)的天然次生林林分空间结构灰色预测模型。模型将2008年林分空间结构各指标的平均值作为初始值,并在研究区设置了面积为20 m×20 m的5个研究样地(M1,M2,M3,M4,M5),利用保护区2008-2018年典型样地林分空间信息,预测了研究区调研样地2019年-2021年林分空间结构各指标未来的变化趋势。【结果】利用精度检验机制对该模型的精确度进行了有效性检验,检验结果表明,所有指标预测合格概率P合=71.43%,良好的概率P良好=22.86%,优的概率P优=5.71%,表明该预测模型符合精度检验要求。【结论】样地未来3 a各指标整体变化尺度不大,林分空间结构基本稳定。从各指标在2008-2018年时空上的变化规律来看,各样地林分平均竞争指数、平均大小比数及平均空间密度指数是影响林分均质性指数的关键指标。 相似文献
7.
基于积温的文冠果开花物候期预测模型的构建 总被引:2,自引:1,他引:1
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9.
10.
土壤微生物生物地理学:国内进展与国际前沿 总被引:10,自引:2,他引:8
土壤微生物生物地理学是研究土壤中微生物空间分布格局及其随时间变化的一门科学,是土壤微生物学和微生物生态学等领域的研究前沿。近年来,尽管土壤微生物生物地理学研究取得了巨大进展,目前仍面临诸多难题与挑战。本文简要回顾了土壤微生物生物地理学的发展历程,重点介绍近年来我国在森林、草地和农田生态系统中土壤微生物生物地理学研究的主要进展。同时进一步阐述了目前土壤微生物生物地理学研究的国际前沿方向,包括微生物群落空间分布及其驱动机制、群落构建过程与共存网络、微生物地理分布与生态系统功能的关联以及预测微生物群落对全球变化的响应。最后,对土壤微生物生物地理学未来的研究方向进行了展望,强调了清晰的微生物物种定义、微生物群落的时间动态、多组学与合成生物学技术以及高精度的预测模型在土壤微生物生物地理学研究中的重要性。 相似文献