ANN在森林资源预测中的应用研究

人工神经网络(ANN)方法是基于实例的方法,不需要考虑数学模型的内部结构,不需要假设前提条件,不需要人为地确定因子权重,作为一个黑箱综合地映射研究对象的整体性。应用人工神经网络多步预测方法对甘肃连城林场吐鲁沟营林区有林地面积进行预测,网络模型的最大相对误差为0 080 8％,最小相对误差达到0 0089％,平均为0.038 6％,表明预测值与实际值吻合程度很好,因此模型的精度较高,并且建模简单经预测,林场2000-2004年有林地面积稍有下降趋势,分别为2 873.2 hm2,2 618 7 hm2,2 484.5 hm2,2 346 hm2,2 171 6hm2。     

基于人工神经网络算法的新疆百里风区风速预报方法研究

为了给铁路运输提供准确的大风预警,文中将人工神经网络算法应用于新疆百里风区的风速预报,分别采用BP神经网络与Elman神经网络建立模型,对实际历史风速数据进行仿真预测。利用实时自动站资料预测未来20分钟瞬间风速并做预报对比检验。结果表明:与BP神经网相比,Elman人工神经网络模型具有更好的拟合效果,独立样本预报及实际预报的检验结果均达到了较为精确的效果,具有实际应用意义。     

基于改进BP网络的小麦条锈病预测模型研究

通过对平凉市近25年小麦条锈病及其气象数据的分析,选择了主要的影响因子,采取改进BP神经网络算法对小麦条锈病菌在越夏期感染程度、秋季麦苗感染程度及翌年春季感染程度分别建立了预测模型进行了预测.仿真结果显示3个BP预测模型均达到0.0001的训练目标,预测准确度达到100％.测试样本预测输出与实际输出间的均方差为0.1～0.4级.由此可见,改进BP网络预测模型比逐步回归方法具有更好的预测精度,能满足应用需求.     

径流中长期预报的人工神经网络模型的建立与应用

以新疆伊犁河的雅马渡站23年实测数据为资料，利用人工神经网络理论和技术，建立了基于人工神经网络的径流中长期预报模型，经过检验，该模型预报结果精度高，模型可靠，有推广价值。     

融合时空特征的GCN-LSTM西北地区沙尘天气预测模型研究

针对以往沙尘天气预测算法中时空特征提取不足的问题,文中提出一种基于融合时空特征的图卷积和长短期记忆网络(GCN-LSTM)的沙尘天气预测模型。以西北地区为研究对象,利用城市之间的植被指数和距离构建邻接矩阵,通过图卷积网络(GCN)对空间特征、长短期记忆网络(LSTM)对时间特征进行提取,将特征融合后用于预测各个城市的沙尘天气。与GCN、LSTM、时空因果卷积神经网络(STCN)模型相比,文中提出的GCN-LSTM模型的准确率分别提高6%、8%、2%,且其接收者操作特征曲线(ROC)、ROC曲线下的面积(AUC)、精确度-召回度曲线(P-R)评价指标表现更优。文中研究为沙尘天气发生采取防范措施、减少损失提供借鉴意义。     

人工神经网络在水环境质量评价和预测中的应用

在人工神经网络在水质评价和预测方面的应用研究现状、发展趋势进行讨论的基础上 ,用人工神经网络和综合污染指数法 ( N.M.L.)对同一实例进行比较研究 ,结果看出人工神经网络的优越性 ,在用于水质评价和预测时适应性强 ,结果客观、合理 ,具有深入开发的研究价值和良好的应用前景 ,并可实现对水质变化进行预测和预警的目的。     

西北地区小麦黄矮病流行分析及人工神经网络模型的构建

对西北地区半干旱气候区小麦黄矮病1992—2009年发生、流行情况进行长期监测、分析,选择制约小麦黄矮病发生、流行的23个因素,利用三层人工神经网络可以逼近任意连续函数,对非线性预测系统进行模拟处理的特点,分析所选预测分子,提出一套完整的建立BP人工神经网络模型的方法,并建立陕西省BP神经网络长期预测模型。对1992—2006年数据进行网络训练,利用2007—2009年数据进行测试。结果表明,以发病率为指标,输出结果误差在0.001~0.034之间;以发病级别作为预测结果,模型计算得出的数值与实际病级完全吻合,准确率为100%。说明利用神经网络建立小麦黄矮病预测模型是可行的。     

基于BP神经网络模型的三江平原湿地面积预测研究

以相关资料和文献中1950-2009年的数据为依据,利用相关分析、灰色预测方法和BP神经网络模型,定量分析了三江平原湿地面积变化的影响因素,并对未来20年三江平原的湿地面积进行预测。结果表明,耕地面积、年均气温、人口数量、径流深度、相对湿度、年降水量、政策因子与湿地面积变化关系密切,可以作为BP神经网络模型的预测变量。BP神经网络模型预测2010s三江平原的湿地面积为58.58万hm2,2020s为45.86万hm2,湿地面积在未来一段时间还有减少的趋势,但减少趋势明显减缓。     

一种基于模糊数学的生物灾害预测模型

生物灾害的产生与多种因素有关,灾害预测是减灾的重要措施。本文运用模糊数学理论建立了一个预测生物灾害的数学模型,通过输入历史和现时的影响某种生物灾害的数据,可预测这种生物灾害发生的强度。     

烟草病毒病预测模型的初步研究

据１９８０～１９９５年间的有关数据资料，以月均温和降雨量为预测因子，以６月下旬烟草花叶病病情指数为预报量，对山东青州烟区花叶病的发生流行初步建立预测模型，通过验证该模型准确度高，可适用于黄淮烟区的烟草花叶病流行中期预测     

陕西小麦条锈病发生面积预测模型

为提高陕西省小麦条锈病发生面积的预测准确度,以2010年-2018年陕西省小麦条锈菌冬繁区和越冬区的发生县区数、发生面积、温度和降雨量为数据集,通过Pearson相关性分析筛选病害流行的主要影响因子,利用全子集回归筛选病害流行的因子集。以筛选得到的影响病害流行的5个因子,即累计发生县区数、冬繁区条锈病发生面积、1月平均温度、1月平均降雨量和3月平均降雨量为自变量,采用全子集回归和BP神经网络算法开展小麦条锈病发生面积的预测研究。结果表明,全子集回归和BP神经网络算法对2019年-2020年的小麦条锈病发生面积预测准确度均达90%以上,预测2021年陕西省小麦条锈病发生面积分别为46.11万hm~2和52.85万hm~2。     

西安市耕地面积变化驱动力分析及动态预测

利用主成分分析对指标因子进行特征提取,采用灰色预测方法来构建预测指标,运用MATLAB软件建立的BP神经网络进行耕地面积预测。结果表明:经主成分分析的BP神经网络模型具有结构简单、收敛速度快、精度高的特点,对西安市耕地资源的预测精度较高,可靠性较好,具有一定的可行性。预测结果显示,西安市2013年的年末耕地面积为248 826.67 hm²,而经济的高速发展和城市化水平是西安市耕地面积减少的主要原因,在西安市城市发展过程中耕地资源的规划和保护应该得到充分的重视。     

内蒙古森林资源动态分析与评价

根据全国森林资源清查统计数据,对内蒙古森林资源的面积、蓄积量及质量在50年间的动态变化进行了综合分析与评价,得出如下结论:自20世纪70年代以来,内蒙古森林面积和蓄积量持续增长,森林覆盖率不断提高,林分结构渐趋合理,森林质量有所改善,林业发展后劲充足;但亦存在着森林资源总量不足、分布不均,林龄及树种结构不尽合理,林地生产力较低且流失严重,整体生态形势依然严峻以及经营管理不善等诸多问题与潜在危机。为此,继续加快林业生态建设步伐,采取有效措施实现跨越式发展是自治区林业发展和生态建设的根本途径。     

喀喇沁旗旅游资源开发研究

本文针对性地分析了赤峰市喀喇沁旗旅游资源,对旗内旅游资源进行了分类和评 价,并在此基础上提出了喀喇沁旗旅游资源开发的3点对策。     

祟仁余干两地封山育林控制松毛虫效果初探

本文通过对祟仁、余干两地封山育林控制马尾松毛虫效果的研究。揭示了封山育林是一种安全、经济、有效的控制松毛虫的技术措施,通过封山育林,改变了松林生态环境,增加了松林的生物多样性,提高了松林的抗虫能力。     

基于水资源的坝上植被生态恢复建设

在半干旱地区水资源是植被生态建设的主要限制因子,也是农牧交错区生态恢复与重建的根本。本文根据坝上各县水资源调查资料,分析了水资源在坝上的时空分布特征、与光温资源的耦合程度;探讨了水资源的分布规律对植被生长与分布的影响。研究认为坝上应以自然恢复为主,林草植被恢复建设则应以地带性植被分布规律为依据,以水定草、定林,实现土壤水分的持续利用。     

北京市森林资源动态及可持续经营对策

森林是陆地生态系统的主体,掌握好森林资源数量、质量及空间分布的动态变化,建立森林资源数据库,实现森林资源动态管理,是加强森林资源保护,指导区域林业生产,科学规划,合理经营,提高环境质量的依据。本文从土地利用结构、林种结构、龄组结构、树种结构角度分析了北京市森林资源的现状,并对北京市的森林资源进行了动态分析,以期了解森林资源的特点和动态变化规律,并提出适宜北京林业的可持续发展对策。     

西安市水资源供需平衡的趋势预测

通过分析西安市水资源利用现状及存在的主要问题,建立了西安市水资源供需平衡预测模型,并对西安市2010年水资源的供需平衡进行了预测,提出了实现水资源供需平衡的对策及措施。