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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.
研究了赣抚平原灌区灌溉水渠、双季稻高标准种植示范区排水、单季稻为主农民种植区排水水质氮、磷迁移时空变化规律.研究结果得出,灌溉期间灌溉用水、示范区沟、示范区塘、农民种植区沟、农民种植区塘总氮平均值分别为(1.35±0.33)、(1.21±0.67)、(0.62±0.25)、(2.62±1.57)、(2.52±1.43)mg/L,总磷平均值分别为(0.04±0.01)、(0.06±0.05)、(0.02±0.01)、(0.25±0.11)、(0.26±0.14)mg/L.灌溉水渠总氮峰值分别出现在5月和8月,总磷峰值分别出现在4月和8月;示范区总氮峰值分别出现在5月和8月,总磷峰值分别出现在4月和8月;农民种植区总氮峰值出现在6月,总磷峰值出现在4月.稻田排水总氮、总磷与水稻种植农事活动相关,排水中总氮迁移速度和消除速度高于总磷.研究结果可以为水稻种植区农业面源污染治理、湖泊富营养化防治提供参考. 相似文献
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5.
[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
6.
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8.
我国棉田残膜污染危害与治理措施研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
地膜覆盖技术的应用为我国棉花产量提升做出重大贡献。但随着聚乙烯地膜的长期使用,土壤残膜污染问题日益突出,影响棉田土壤环境和棉花可持续发展。综述了我国棉田地膜残留现状、分布特征及其对棉花生长的危害,从土壤结构变化、水分迁移状况、有害物质释放、土壤物质代谢、微生物种群结构等方面系统总结了棉田残膜污染的危害机制,归纳了现阶段我国棉田残膜污染防控技术的研究进展及优势与不足,并对残膜污染防控策略及发展趋势进行了展望,为我国棉田残膜污染治理技术的研究提供科学参考。 相似文献
9.
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
10.
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