基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。     

基于BP神经网络的农机化发展水平影响因素研究

为了明确各因素对农业机械化发展水平的影响程度,基于误差反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)和平均影响值(Mean impact value,MIV)方法建立了影响因素量化BPNN-MIV模型。以新疆1 4地州2 0 0 1-2 0 1 5年农机化发展影响因素作为网络输入,农业机械化发展水平作为网络输出,量化了各因素MIV。结果表明:农业机械化发展水平各一级指标对发展水平的影响强度的顺序为综合保障能力、农业机械化程度、综合效益水平。所得出的结论与新疆农机化发展实际较为接近,表明BPNN-MIV方法在量化属性影响程度方面有较大的优势。     

新疆少数民族语言农业信息及服务系统现状分析

从基础设施、信息资源建设和软件服务体系等几个方面对农业信息化现状以及存在的问题进行了探讨,提出建设少数民族语言的农业信息资源库和相关服务体系的初步设想和建议。     

基于Apriori的课程关联模型研究

量化分析课程之间的内在联系对于正确评价教学效果、指导学生如何学习以及在制定相应的预警规则方面有重要意义。以学生往年课程成绩数据为研究对象,应用自组织映射方法对其进行离散化,并应用Apriori算法测度在不同支持度和置信度下的各课程之间的关联关系,建立课程的关联关系模型。结果表明,基于SOM和Ariori算法的关联规则方法在挖掘多门课程之间的内在关联模式方面发现有较好的应用价值,为创建学生成绩预警因子提供参考。     

基于DBSCAN的农机作业轨迹聚类研究

农业机械在田间作业过程中,时间和空间维度上产生大量的作业数据,对农业机械作业轨迹数据进行聚类分析在农机作业状态分析和效率研究中具有重要意义。为此,应用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对模拟农业机械作业轨迹进行分析,设计了基于密度聚类的农机作业状态分类算法。对模拟数据的聚类结果表明:该方法正确分类农机作业班次内的有效作业轨迹、空行转移轨迹和停歇轨迹的精度达到98.33%、70%和100%。聚类作业轨迹反映的农机利用率为95.35%,为农机田间作业轨迹研究提供了依据。     

基于聚类分析的农机化效率区划研究

针对农业机械化效率存在的差异,提出应用k均值聚类算法对新疆各地州按农机化效率进行区划,并以各地州2014年面板数据为研究对象进行区划。对区划结果应用误差平方和(Sum of Squares for Error)、轮廊系数(Silhouette Coefficient)方法进行检验和定量分析,同时对结果根据地区农机化发展现状进行定性分析。结果表明:新疆各地州按其农机化效率分为4组(k=4):第1组昌吉、塔城、阿勒泰、巴州,第2组克拉玛依、博州,第3组哈密、伊犁、阿克苏、喀什,第4组乌鲁木齐、吐鲁番、克州、和田;组间差异最大,组内差异最小。该研究可为分类指导各地区农机化发展提供参考。     

新疆-Y3三行自走式玉米联合收割机变速箱总成

新疆-Y3三行自走式玉米联合收割机用于收获种植行距550～700mm,地块横纵坡度不大于8°,籽粒湿度不高于30%,秸杆湿度不大于60%,最低结穗离地表高度不低于400mm的食用、种用、饲用的成熟玉米果穗。设计结构简单,操作方便,该机机动灵活,特别适应小地块作业。主要技术数据行数3行行距(mm)550～700(可调)喂入量(kg/s)4生产率(hm2/h)0.4～0.8发动机功率(kW)70发动机转速(r/min)s2400机重(kg)5700地隙(mm)365外形尺寸(长×宽×高,mm)7200×2200×3200自卸粮仓有效容积(m3)1最高行走速度(km/h)27.6轴距(mm)2500驱动轮距离(mm)1600-1700-2050(可调)…     

时间序列组合预测模型研究:以农业机械总动力为例

[目的]本文旨在提出更有效的时间序列组合预测模型的构建方法,建立预测精度较高的时间序列组合预测模型。[方法]以1978—2013年新疆农业机械总动力为数据源,建立了源序列的曲线回归、自回归积分滑动平均、3次指数平滑和灰色模型,并构建了预测对象和预测模型的关系数据库。提出了基于百分误差的计算属性重要度方法,依据该方法计算单一模型在组合模型中的权重,构建了单一模型预测值及其权重为输入的组合预测模型,使输出结果中完整的涵盖了时间序列不同单一预测模型的输出值特征。以误差分布特征为指标,对组合预测模型和各单一模型的预测性能进行分析。以组合预测模型拟合优度和预测值平均绝对百分误差(MAPE)作为评价指标,对基于百分误差、粗糙集、Shapley和熵权法的组合预测模型构建方法进行定量分析。[结果]预测周期内提出的组合预测模型的最大及平均误差与各单一模型最优值相比,分别降低了27.35和6.43,误差平方和(SSE)减少了73%,平均绝对百分误差降低了1.56%。基于百分误差的组合预测模型的拟合优度与基于粗糙集、Shapley和熵权法的组合预测模型拟合优度相比,分别提高了2.40%、5.10%和2.27%,粗糙集、Shapley和熵权法的预测值的平均绝对百分误差分别为1.673 0、3.726 1和2.702 4,而本文提出的模型的平均绝对百分误差为1.298 4。[结论]基于百分误差的组合预测模型在农业机械总动力和类似时间序列预测分析中,降低预测误差波动幅度及提高预测精度方面与其他单一模型和组合模型相比具有显著优势。     

肥滴灌牌大量元素水溶肥肥效试验

<正>通过小区试验,验证肥滴灌牌大量元素水溶肥料在棉花上的施用效果,为大面积推广应用提供科学依据。一、试验设计表1土壤养分状况试验时间:2009年4~10月。供试作物为棉花。供试肥料为肥滴灌牌大量元素水溶肥料。随机区组     

新疆县域拖拉机排放清单及其时空格局

建立拖拉机污染物排放清单在分析、评价和制定农业机械化生产排放治理措施方面具有重要的研究价值。基于车载排放测试系统进行拖拉机实际工况排放试验,并测度基于油耗的排放因子,结合《非道路移动源排放清单估算方法》建立2008—2019年新疆66个县域非道路移动农用拖拉机排放PM、HC、NO_X和CO等污染物清单,并对其演变态势进行分析。以排放清单为聚类样本,应用K-means聚类法对66个县域进行区划。结果表明:2008—2019年新疆66个县域污染物排放总量从2.72×10⁴ t增加到3.52×10⁴ t,年均增长率为2.37%,变化趋势呈现出大幅上升、稳步上升、波动下降3个态势。空间维度上,2019年新疆66个县域被划分为轻度、中度和重度排放控制区域,其污染物排放量占总量的占比分别为39.99%、41.31%和18.70%,排放均值分别为312.56 t、806.97 t和2192.22 t。重度排放控制区分布格局较为分散,轻度和中度排放控制区空间分布呈现较为聚集的特征。不同排放区域的分异驱动机制可归纳为经济社会发展水平差异型、自然环境相异型、农业生产规模激励型和农业机械化程度主导型等。本研究为县域拖拉机排放清单估算、农业机械化生产排放控制区划分和制定差异化的污染物排放治理措施提供参考。