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...     

瓜类褪绿黄化病毒及其系统进化分析

【目的】检测新疆南疆7个县/市瓜类褪绿黄化病毒(Cucurbit chlorotic yellows virus, CCYV),进行系统发育分析,为新疆南疆CCYV预警和防控提供参考。【方法】于2019年,从中国新疆南疆7个县/市采集带有黄化特征的51份甜瓜叶片样品,RT-PCR进行CCYV的检测,进行特异性片段的克隆、测序和系统发育分析。【结果】中国新疆巴楚县、阿克苏市、莎车县、伽师县、疏勒县、疏附县均未检测到CCYV,而洛浦县的13份样本中,8份检出为CCYV阳性,检出率为61.53%,洛浦县CCYV特异性片段克隆测序获得了685 bp的核酸序列,与GenBank中的CCYV分离物外壳蛋白(Coat protein, CP)的一致性达到100%。所得序列与中国新疆(吐鲁番)、中国其他省、苏丹、日本、塞浦路斯、黎巴嫩的CP基因聚在I组(Group),沙特阿拉伯的分离物聚在Ⅱ组,伊朗的分离物聚在Ⅲ组。【结论】CCYV在中国新疆南疆洛浦县甜瓜产区发生,与中国新疆吐鲁番、中国其他省及周围国家的CCYV分离物亲缘关系很近,且群体遗传变异很小。     

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.     

我国甘薯E病毒全基因组序列特征及荧光定量检测技术的建立

【目的】甘薯E病毒(sweet potato virus E,SPVE)是甘薯上新发现的一种病毒。本研究对我国甘薯E病毒江苏徐州分离物(SPVE-XZ)的全基因组序列进行测定，分析该病毒基因组序列特征，并建立针对SPVE的荧光定量(quantitative PCR,qPCR)检测技术，为监测SPVE发生分布、检测种薯种苗中SPVE带毒情况并及时防控该病毒提供理论依据和技术支持。【方法】采用small RNA深度测序，结合RT-PCR和RACE技术，获得SPVE-XZ的全基因组序列，利用MegAlign、MEGA11等软件对获得的全基因组序列进行序列比对、系统发育关系分析。设计SPVE荧光定量检测引物，并通过对退火温度及引物浓度的优化，建立针对SPVE的qPCR检测方法，测定其特异性和灵敏度，应用于江苏省和山东省田间甘薯样品的检测。【结果】除ploy(A)外，所获得的SPVE-XZ全基因组序列全长为10 919 nt，包含1个长为10 560 nt的开放阅读框(open reading frame,ORF)，编码3 519 aa的多聚蛋白。5′非翻译区(5′untranslated re...     

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。     

猪Delta冠状病毒的流行病学调查及M基因序列分析

为了解猪Delta冠状病毒(Porcine deltacoronavirus,PDCoV)在发生腹泻疫情猪群中的感染情况,根据PDCoV M基因的保守序列设计了一对检测引物,建立了猪Delta冠状病毒的的检测方法,其最低核酸检测限量为3.92×10~3 copies/μL,特异性和灵敏度均较好。利用该方法对2015—2017年上海周边猪场的518份猪腹泻粪便样品进行检测,检测出25份PDCoV阳性样品,阳性感染率达4.8%。在所检出的阳性样本中,PDCoV与猪嵴病毒(Porcine kobuvirus,PKV)和猪星状病毒(Porcine astrovirus,PAstV)的混合感染率较高,分别为40%和48%;PDCoV与猪流行性腹泻病毒(Porcine epidemic diarrhea virus,PEDV)混合感染率为8.0%,未检测到PDCoV与猪传染性胃肠炎病毒(Transmissible gastroenteritis virus,TEGV)混合感染的样本。随机选取10份PDCoV阳性样本,对扩增的M基因片段同源性进行分析,结果发现,10份样品中核苷酸同源性达95.0%—99.6%,与GenBank登录的PDCoV毒株的同源性为96.1%—100%,说明目前流行的PDCoV毒株的遗传差异不大,该研究可为了解PDCoV流行情况提供参考依据。     

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。     

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。