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1.
基于变分模态分解-BA-LSSVM算法的配电网短期负荷预测   总被引:2,自引:2,他引:0  
配电台区日负荷序列呈现为既包含变化趋势、又含有波动细节的不规则曲线,该文借助变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将包含这些信息的原始日负荷序列分解为不同频率尺度的子序列,并结合一系列复杂的环境因素,分别利用不同的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型进行负荷预测,最后将基于不同频率分量的预测结果相加得到最终的日负荷预测结果。为了提高LSSVM预测能力,采用蝙蝠算法(bat algorithm,BA)对各LSSVM的参数进行寻优,同时,该文分析了影响负荷变化的环境因素,设计了一套因素归一化方法,预测过程考虑了环境因素的影响。仿真结果表明,该文提出的考虑复杂环境因素的预测思想及对历史日负荷进行VMD分解、BA优化、LSSVM预测的组合预测方法能有效提高短期日负荷预测的准确性。  相似文献   
2.
不同滴灌灌溉制度对绿洲棉田土壤水热分布及产量的影响   总被引:2,自引:2,他引:0  
【目的】探究不同滴灌灌溉制度对绿洲棉田土壤水热分布状况及对产量的影响。【方法】于2017年在策勒地区开展田间试验,设置了2种灌水模式:基于计算机模型的预报灌溉与基于土壤墒情的灌溉,每种灌水模式设置2种灌溉梯度:充分灌溉(100%)和非充分灌溉(75%的充分灌溉)。【结果】预报灌溉的土壤含水率和贮水量在花蕾与花铃期显著高于墒情灌溉;不同灌溉制度各剖面的土壤温度变化趋势一致,整个生育期的表层土壤平均温度表现为墒情亏缺最高,预报充分最低。作物产量在一定范围内随灌溉量的增加而增加,预报充分的产量较预报亏缺,墒情充分,墒情亏缺分别提高13.7%、12.1%、47.6%。水分利用效率表现为预报亏缺最高,且产量与预报充分的产量无显著差异。【结论】在策勒绿洲地区,预报亏缺灌溉可达到节水增产的目的。  相似文献   
3.
行星边界层参数化方案(PBL)对天气气候和大气环境的模拟与预报具有重要影响。通过基于单柱模式(SCM)的乌鲁木齐单点理想实验,以及新疆2019年8月15—18日的一次降水天气过程的模拟检验及诊断分析,研究了YSU、ACM2、BOULAC、GBM、MYJ和QNSE 6种常用的PBL参数化方案模拟的大气比湿、位温等气象要素响应土壤湿度变化的特征。结果表明:土壤湿度增加时,使用不同PBL参数化方案模拟的低层大气都呈现出比湿增加、位温降低、边界层高度降低的显著特征;GBM、ACM2中,垂直水汽输送效率较低,大气比湿较低、位温较高、湍涡作用范围较大,降水偏漏报;QNSE、MYJ中,垂直水汽输送效率较高,大气比湿较高、位温较低,湍涡作用范围较小,降水偏空报;QNSE、MYJ模拟的2 m比湿最大;ACM2模拟的2 m比湿最小;夜间QNSE模拟的2 m温度最低;白天MYJ模拟的2 m温度最高;QNSE、MYJ模拟的10 m风速最高。这些模拟特征与PBL方案水汽垂直输送效率的差异密切相关。  相似文献   
4.
[Objective] The occurrence and development of cotton diseases and insect pests are mainly related to environmental information. Because this environmental information is various, complex and unstable, the study on the prediction methods of cotton diseases and insect pests is a certain challenge. This study aims to establish a forecasting model for the timely and accurate prediction of cotton diseases and insect pests. [Method] A forecasting model of cotton diseases and insect pests is proposed based on environmental information and a modified Deep Belief Network (DBN) that is constructed by a three-layer restricted Boltzmann machine (RBM) and a supervised back-propagation (BP) network. In the method, the RBM is used to transform the original environmental information vectors into a new feature space related to the diseases and pests; the BP network is trained to classify and forecast the features generated by the last RBM layer and two rules of dynamic learning and comparison and dispersion are adopted to accelerate the training process of RBM. The proposed model was validated on a dataset of cotton bollworm, aphids, spider, cotton Verticillium wilt, and Fusarium wilt in a recent six-year period. [Result] Compared with the traditional prediction models of cotton diseases and insect pests, the proposed model can deeply explore the extensive correlation between the occurrence of cotton diseases and pests and environmental information. The results show that the proposed model has a higher accuracy compared with the classical predictive models, and the average forecasting accuracy is above 83%. [Conclusion] The proposed method is an effective crop disease and pest forecasting method that can provide a technical support for preventing cotton disease and insect pests.  相似文献   
5.
辽宁地区玉米耗水量与产量的关系   总被引:2,自引:0,他引:2  
为探讨生长季自然降水条件下水分状况对玉米产量的影响,利用锦州2011、2012年和2014年玉米分期播种试验数据和1981—2010年辽宁农业气象历史资料,研究干旱年份水分与玉米产量的定量关系。结果表明:玉米产量和总耗水量间呈二次抛物线的关系(R~2=0.793,F=105,P=0.0001,n=57),当耗水量达到400~600 mm时,玉米能够获得高产;玉米不同生育阶段需水量呈现抽雄~乳熟期拔节~抽雄期出苗~拔节期乳熟~成熟期播种~出苗期的变化规律,各阶段日耗水强度分别为5.75、4.78、2.36、1.84 mm·d~(-1)和1.35 mm·d~(-1)。在分析相对叶面积指数和相对作物系数关系的基础上,提出了作物水分胁迫系数的相对叶面积订正方法,建立了以Jenson模型为基础的玉米水分生产函数模型。  相似文献   
6.
针对水产养殖产量预测难的现状,提出一种基于启发式Johnson算法优化的反向传播神经网络(BPNN)的产量预测模型。该模型在传统BP神经网络的基础上,针对网络训练时间长、易陷入局部最优的问题,通过启发式Johnson算法降低输入神经元维度,再结合试凑法确定神经网络隐层个数,构建启发式Johnson反向传播神经网络(HJA-BPNN)学习预测模型。实验结果表明,该模型在山东省对虾海水养殖产量预测中,预测的均方根误差小于传统BP神经网络和GM(1,1),且学习效率相比传统BP神经网络有所提升。研究表明,该学习预测模型在大量历史数据的模型构造上有更大的优势,能够缩短建模时间,同时获得良好的预测效果,为水产养殖产量预测提供了一种可行的新方法。  相似文献   
7.
郝晓玲  索瑞霞 《安徽农业科学》2014,(14):4455-4457,4462
农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标.通过对黑龙江省农机总动力历史数据进行分析,建立了指数模型、GM(1,1)模型和BP神经网络模型3种预测模型,其次,应用基于离异系数法、二次规划法、Shapley值权重分配法分别构建组合预测模型.拟合结果表明,各种组合预测模型优于各单一模型.最后应用基于Shapley值权重分配法对黑龙江省农机总动力进行组合预测,为制定农机动力发展规划提供了依据.  相似文献   
8.
基于核函数支持向量回归机的耕地面积预测   总被引:9,自引:5,他引:4  
科学预测耕地保有量是耕地保护的基础,对缓解用地矛盾、保证粮食安全具有重要指导意义。为探讨不同核函数支持向量回归机(support vector regression,SVR)对耕地面积预测的影响,该文以惠州市为例,分别采用多元回归、BP神经网络及3种不同核函数SVR建立耕地面积预测模型并进行对比试验。预测结果精度分析显示,RBF核函数SVR预测结果平均相对误差为0.54%,均方根误差为0.007,精度最高;Sigmoid核函数SVR预测结果对应误差分别为1.12%及0.012,精度次之;多项式核函数SVR预测结果对应误差为分别为2.71%及0.032,高于BP神经网络模型,但低于多元回归模型。研究表明,在现有3种常用核函数SVR耕地面积预测模型中,基于RBF核函数SVR模型预测能力最强,其次是sigmoid核函数;而多项式核函数则效果较差。  相似文献   
9.
龙岩地处闽西,是典型的红壤丘陵区,其农田灌溉用水量占用水总量的比重较大,高达60.6%,科学合理地预测未来农田灌溉的需水量,对水资源的合理开发与管理尤为重要。本文在论述了灰色预测模型在农田灌溉需水量预测中的原理、方法与步骤的基础上,利用灰色预测GM(1,1)模型,依据龙岩市2001~2011年农田灌溉用水资料对实际农田灌溉用水量进行了模拟分析,经检验模型精度达到98.45%,准确度高;并用该模型对龙岩市2012~2020年农田灌溉需水量进行了预测。预测结果表明,该模型用于农田灌溉需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为龙岩市水资源规划与管理提供必要的参考。  相似文献   
10.
Spatial variability can confound accurate estimates of catch per unit effort (CPUE), especially in highly migratory species. The incorporation of spatial structure into fishery stock assessment models should ultimately improve forecasts of stock biomass. Here, we describe a nonlinear time series model for producing spatially explicit forecasts of CPUE that does not require ancillary environmental or demographic data, or specification of a model functional form. We demonstrate this method using spatially resolved (1° × 1° cells) CPUE time series of North Pacific albacore in the California Current System. The spatial model is highly significant (P < 0.00001) and outperforms two spatial null models. We then create a spatial forecast map for years beyond the range of data. Such approaches can guide spatial management of resources and provide a complement to more data‐intensive, highly parameterized population dynamics and ecosystem models currently in use.  相似文献   
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