基于时序深度学习的数控机床运动精度预测方法

由于数控机床精度演化规律难以通过数学建模分析,提出了一种基于时序深度学习网络的数控机床运动精度建模与预测方法。基于长短时记忆网络建立时序深度学习预测模型,利用相空间重构原理构建模型时序输入向量,采用多层网格搜索方法选择最优隐含层层数、隐含层节点数等模型参数,以BPTT方法训练模型;模型自动提取运动精度时间序列的时空特征,挖掘精度时间序列前后关联信息,对运动精度变化趋势进行预测。实验结果表明,基于时序深度学习网络的预测模型能够准确预测数控机床精度的衰退趋势,预测的最大相对误差不大于7. 96%,优于传统方法。     

薰衣草等香化植物对白星花金龟抗性的分析

近年来,香化植物因具有观赏、芳香和药用等多方面的实用价值,在园林景观应用中得到重视。     

水蚀风蚀区六道沟流域不同土地利用方式下养分特征

利用经典统计与地统计学相结合的方法,以六道沟流域农用地、林地和草地三种土地类型为研究对象,测定各不同利用方式下土壤有机质、全氮、全磷、全钾、速效氮、速效磷、速效钾、C/N值八种养分指标。结果表明,土壤有机质、全氮含量表现为农用地>林地>草地,全磷含量表现为农用地>草地>林地,土壤全钾含量表现为草地>林地>农用地,速效氮含量表现为农用地>草地>林地,速效磷表现为农用地>林地>草地,速效钾表现为林地>农用地>草地;土壤C/N值表现为林地>草地>农用地;有机质含量与全氮含量呈线性关系,且均达极显著水平(P<0.01)。结果说明不同土地利用方式对土壤养分含量有重要影响。     

水蚀风蚀交错区六道沟流域土壤肥力评价

本研究在六道沟流域采集土壤样品74个,通过测试分析各指标值,建立评价指标体系,采用模糊综合评价法(Fuzzy)与层次分析法(AHP)相结合的手段,计算出土壤肥力综合性指标值(IFI),对六道沟流域土壤肥力进行评价.结果表明:从土地利用类型来看,农用地IFI最高(0.68),表明农用地土壤肥力较好,荒草地和林地次之(IFI分别为0.53和0.40),灌木地土壤肥力最差(IFI为0.35).空间分布格局上,IFI以六道沟流域主沟线为中心向周围递减.总体来看,六道沟流域土壤肥力质量处于中下等水平,其中第3级土壤所占面积最大,占流域总面积的46.9%.处于1和2级的土壤仅占到流域面积的23.8%,而处于3-5级的土壤占到76.2%,是前者的3倍多.     

几种新优藤本植物的特性及栽培

毛莨科铁线莲属多年生木质藤本，叶对生，长卵圆形，花多色，花形多样，花径10厘米以上，从春季至秋季陆续开放。     

塔里木河下游植被空间分布特征及其用水策略

采用点位监测和取样测定的方法对塔里木河下游植被空间分布和影响因素进行了研究。定点监测选取了柽柳样地和胡杨样地各一个，取样测定选取了16个断面共计67个样点。结果表明:地下水位和植被盖度随着离河道距离增加分别呈显著性对数和指数下降关系。不同质地土壤的持水性有显著差异，粉壤土的田间持水量(0.32 g/g)为沙土田间持水量(0.10 g/g)的3倍以上，前者的有效含水量约为后者的1.6倍。植被盖度受地下水位和土壤含水量的共同影响。胡杨和柽柳均具有适应极端干旱环境的能力，但二者的用水策略不同。胡杨根系可以直接吸收地下水和土壤水，且在生长季有明显的水力提升现象；柽柳根系主要吸收地下水和近地下水位饱和土壤水。      

园林绿化种植的设计与思考

种植设计在园林绿化规划设计中占有很大比重，种植设计的好坏直接关系到整个园林绿化工程的成败。好的种植设计就是利用植物材料的自身特性，运用艺术手段，将植物的功能与人的感觉协调起来，创造出令人赏心悦目的园林绿化景观。     

宇宙射线土壤水分观测方法在黄土高原草地植被的应用

宇宙射线土壤水分观测系统(COSMOS)是一种测量直径达600 m以上表层土壤平均含水量的新型土壤水分测量仪器。在黄土高原一片草地植被上测试COSMOS仪器测量土壤水分的效果,并与烘干法及Hydra ProbeⅡ土壤湿度传感器测量结果进行比较。结果表明,COSMOS测量结果与烘干法结果一致性好;与Hydra ProbeⅡ点尺度测量结果存在不同时间段的差别,暗示了黄土高原土壤水分空间变异性及其时间变化。COSMOS仪器能够很好地测量黄土高原破碎表面观测范围内表层平均土壤含水量,并为研究土壤含水量的空间变异性提供了潜在工具。     

黄土高原南北样带不同土层土壤容重变异分析与模拟

为探明黄土高原南北样带土壤容重空间分布特征,为土壤水文过程模拟与预测提供水力参数,采用经典统计学方法,分析了样带不同土层深度(0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm)土壤容重的空间变异特征,并用多元逐步回归、传递函数方程和一阶自回归状态空间模型方法分别对土壤容重的空间分布进行了模拟。结果表明:样带0~20 cm深度土壤容重的变异为中等程度变异,20~40 cm为弱变异。状态空间方程转换系数表明,不同土层深度土壤容重的影响因素不同,0~10 cm主要为有机碳含量、黏粒和砂粒体积分数,10~20 cm为有机碳含量、黏粒和砂粒体积分数和降水量,20~40 cm为黏粒和砂粒体积分数、降水量和土地利用。状态空间模型的模拟效果均优于经典统计的多元逐步回归方程和传递函数方程,基于黏粒和砂粒体积分数、降水量和土地利用的状态空间模型可以解释样带20~40 cm容重92.3%的变异。一阶自回归状态空间模型可用于田间条件下土壤容重分布特征的预测。