基于启发式Johnson算法优化BP神经网络的水产养殖产量预测模型

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。     

基于公共天气预报的三江平原ET0预报模型比较及敏感性分析

为了提出适合我国三江平原的高精度ET0预报方法,基于该区6个气象站点的天气预报数据和实测气象数据,以FAO56-Penman-Monteith(FAO56-PM)公式计算值为基准,比较Hargreaves-Samani(HS)、Thornthwaite(TH)和Blaney-Criddle(BC)3个ET₀预报模型的效果,对最优模型进行敏感性分析。结果表明:3个模型1~7 d预见期平均绝对误差均值分别为0.66、0.65、0.65 mm/d,均方根误差分别为0.93、0.96、0.95 mm/d,相关系数分别为0.857、0.828、0.840。1~5 d预见期最优预报模型为HS模型,6~7 d为TH模型。总体上预报精度由高到低为HS、TH、BC模型,建议采用HS模型在三江平原开展ET₀预报,HS模型预报对最高温预报的敏感性大于最低温。其预报值在夏季受温度预报误差影响最大,冬季最小,4季整体误差较小。研究可为灌溉预报提供较准确的数据基础。     

指数平滑法在公路软土地基沉降预测中的应用

运用指数平滑法分析计算公路软土地基沉降量,并对下一时间段的沉降量进行预测.结合哈尔滨绕城高速公路西段软基沉降观测数据,证明了指数平滑法预测软基沉降量的实用性.     

青杨虎天牛预测预报技术的研究

1993-1995年，对青杨虎天牛主要测报指标进行了研究。通过虫期发生量预测式，预测不同虫态的发生量，所预测的幼虫和成虫发生盛期与实查结果基本吻合。     

包头市城市生态支持系统质量预测

在了解包头市自然环境与社会经济状况的基础上,采用了静态与动态相结合的方法,运用层次分析法从支持水平、协调性、发展能力三个方面构建指标体系,建立研究模型,计算出包头市城市生态支持系统自1992年-2006年十五年来发展质量的定量数值,并据此根据灰色系统预测模型和相应检验方法,对2007～2016年的城市生态支持系统综合指...     

Traditional weather forecasting for sustainable agroforestry practices in Ilocos Norte Province,Philippines

People in rural communities in Ilocos Norte Province in the Philippines rely heavily on traditional knowledge, particularly for predicting weather to plan and prepare their agroforestry activities as well as disaster prevention. Farmers use this knowledge, derived from observations of atmospheric and astronomic conditions, indicator plants and behavior of animals (insects, birds, and mammals) which signal the onset of the rainy season. These indicators prompt farmers to prepare their upland farmlands for cropping to ensure that vegetative ground cover is established prior to heavy rainfall and thereby prevent erosion of upland soil and siltation of watercourses. Predictive knowledge of the timing of long or short rainy periods enables farmers to plant suitable crops.     

鞭角华扁时蜂滞育幼虫空间型测报抽样技术研究

鞭角华扁叶蜂滞育期幼虫通过空间分布型参数Ｋｕｎｏ指数、聚集指标Ｉ、ｍ／指数、扩散型指标Ｉσ及α、β值分析结果，滞育期幼虫呈聚集分布、个体群。应用空间分布型参数得抽样公式；序贯抽样累积虫量界限林间９０％抽样可靠性指标；５０条／ｍ２需样地４２块，２００条／ｍ２需样地２２块，３５０条／ｍ２需样地１９块。     

草地贪夜蛾缅甸虫源迁入中国的路径分析

草地贪夜蛾Spodoptera frugiperda(J.E. Smith)对非洲和南亚国家的入侵已对全球粮食安全造成重大影响,该虫2018年年底已在缅甸形成虫源基地,并零星进入中国云南西南部地区。本文利用历史数据分析了缅甸和华南地区春、夏两季(3-8月)925 hPa夜间平均风温场,并模拟预测了缅甸地区草地贪夜蛾在此期间进入中国的迁飞轨迹以及主要降落和波及的地区。结果表明:3-4月盛行的微弱西风不利于远距离迁移,但成虫的自主飞行可形成对云南和广西局部地区的近距离入侵;进入5月份后,随着西南夏季风的加强,云南和广西全境成为缅甸虫源的主要迁入地,并可能波及贵州、广东、海南和湖南等省。因此,4月份之前要重点监控云南和广西地区草地贪夜蛾的发生与为害,此后,应将监控区域扩大至中国中南部地区的各个省份。     

细分外推与模糊预测在近海水质非线性时序处理中的比较分析

近海水质非线性时间序列通常由于采集范围大、时间间隔长带有一定震荡性和模糊性,这使得对其进行分析与预测有一定的难度。本研究中以某近海水质指标磷酸盐(PO3-4-P)、硝酸盐(NO-3-N)、亚硝酸盐(NO-2-N)、铵盐(TNH+4-N)和硅酸盐(Si O2-3-Si)所形成的5种时间序列为例,采用逼近细分模式导出的细分外推法和多参考加权数据的模糊预测法对近海水质时序预测进行了比较分析,并通过图形与误差计算比较了两种方法的异同。结果表明:采用细分外推法预测序列在整体形状上能更好地逼近初始时序,而模糊预测法在整体逼近精度上占有优势。本研究中提出的预测比较方法可为同类问题的预测与模型选取提供参考依据。     

基于LM算法的BP神经网络的电力负荷短期预测

清代书院课艺总集多为连续出版物，或具有连续出版物的刊行初衷。刊期短则一季，多则一年或数年。经费充足与否，会影响刊期。发表周期多为一年至五年，也有十余年的。用稿率以10%~20%居多，偶见“关系稿”。时文的用稿标准是“清真雅正”。题目多为官师所拟。一般全文刊登，也偶有“论点摘编”。多经润色，并附录评点。有的以袖珍本刊行，有的宣称“翻刻必究”，标出定价，附载广告。稿费已在膏火费中预支，优秀作品可被转载。从本质属性和诸多要素来看，书院课艺总集实开今日“大学学报”、“学术集刊”之先河。