基于KPCA-SSA-BP的农业气象灾害预测

农业气象灾害对农业发展有很大阻碍,为优化农业气象灾害预测的估算模型,本研究以山东省作为研究区域,利用核主成分分析(KPCA)对影响因子进行降维,以传统反向传播(BP)神经网络模型为基础,基于麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)3种优化算法,构建了SSA-BP、PSO-BP、GA-BP 3种优化模型。结果表明,在旱灾受灾率的模型评价指标对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的均方根误差(RMSE)分别下降23.55%、12.28%和17.74%;在洪灾受灾率的模型评价对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的RMSE分别下降了29.96%、9.49%和13.88%。说明SSA-BP神经网络模型对旱灾受灾率、洪灾受灾率的预测效果优于传统BP神经网络模型以及PSO-BP、GA-BP优化的神经网络模型。     

基于遗传神经网络的采暖季PM10浓度预测

用GA算法和BP算法相结合的算法预测西安市PM10污染浓度,首先采用GA算法优化BP神经网络模型的初始权重,再用BP算法进行精确训练,在此基础上进行浓度预报。实例表明GA-BP神经网络解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提高了预测精度。     

国家社保基金收入预测的PCA&BP模型

采用1989-2005年数据,利用主成分分析(PCA)与BP神经网络算法对我国社保基金收入进行拟合及预测分析.结果表明,与回归模型相比,PCA&BP模型具有更高的预测精度,相对误差为-0.22%.     

基于GA-BP算法的土壤墒情预测

利用遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络连接权值,建立基于GA-BP算法的土壤墒情预测模型具有绝对误差小和收敛速度快的优点,且避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点,该模型预测的平均绝对误差为1.11%,具有较好的预测精度。     

基于遗传算法的BP网络在小流域侵蚀量预测中的应用

人工神经网络可用于流域水土流失的预测.针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,设计了基于遗传算法(GA)的优化BP神经网络.利用遗传算法特有优势,为BP网络的初始权值和阈值搜索全局最优解空间,经过BP算法迭代训练,进行预测.依据黄土高原沟壑区杨家沟小流域多年径流与泥沙的实测数据,对创建的侵蚀量模型进行训练和预测,取得了较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于MEA-BPNN-F模型的土壤有机质空间分布预测

以江西省万年县为例,根据万年县测土配方数据,构建以思维进化算法、BP神经网络、四方位搜索法三者结合的模型(MEA-BPNN-F模型),同时加入高程和坡度信息来预测万年县耕地土壤有机质的空间分布,并与普通克里金法(OK模型)、以地理坐标为输入的BP神经网络模型(BPNN-G模型)、以高程和坡度作为辅助变量同时利用四方位搜索法加入邻近信息的BP神经网络模型(BPNN-F模型)进行比较。结果表明:4种模型的预测精度表现为MEA-BPNNF>BPNN-F>BPNN-G>OK。应用MEA-BPNN-F模型预测精度最高、效果最好,比较符合土壤有机质地学运动规律及实际情况。该模型克服了BP神经网络全局搜索能力差和收敛速度慢的缺点,提高了BP神经网络的泛化能力。     

基于MEA-BPNN-F模型的土壤有机质空间分布预测

以江西省万年县为例,根据万年县测土配方数据,构建以思维进化算法、BP神经网络、四方位搜索法三者结合的模型(MEA-BPNN-F模型),同时加入高程和坡度信息来预测万年县耕地土壤有机质的空间分布,并与普通克里金法(OK模型)、以地理坐标为输入的BP神经网络模型(BPNN-G模型)、以高程和坡度作为辅助变量同时利用四方位搜索法加入邻近信息的BP神经网络模型(BPNN-F模型)进行比较。结果表明:4种模型的预测精度表现为MEA-BPNNFBPNN-FBPNN-GOK。应用MEA-BPNN-F模型预测精度最高、效果最好,比较符合土壤有机质地学运动规律及实际情况。该模型克服了BP神经网络全局搜索能力差和收敛速度慢的缺点,提高了BP神经网络的泛化能力。     

基于修正组合模型的包头市用水量预测分析

【目的】建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,为城市用水量的准确预测提供支撑。【方法】在运用灰色关联性分析法确定用水量变化的主要影响因素的基础上,建立了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,将该模型应用于包头市2009和2010年的用水量预测,并将其预测结果与灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的预测结果进行比较。【结果】包头市用水量受人口、国内生产总值、工业总产值、建成区绿化覆盖率、耕地面积及工业用水重复利用率的影响较大,利用建立的基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型对包头市2009和2010年用水量进行预测,并与实际用水量进行比较后表明,其相对误差分别为0.16%和2.16%,均方根相对误差为1.53%,而灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的均方根相对误差分别为4.34%,3.08%和1.99%。可见,基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型的预测效果最好。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型结合了各模型的优势,预测精度较高。     

基于BP神经网络预测林内PM2.5浓度

[目的]利用BP神经网络预测林内PM_(2.5)浓度。[方法]利用人工神经网络理论,采用2013年7月—2014年5月野外实时监测数据,建立了以气象参数、污染源强变量和林分结构特征为输入因子,林内PM_(2.5)小时平均浓度为输出因子的预测模型,并对其预测精度进行了评价。[结果]BP人工神经网络模型能够很好地捕捉污染物浓度与气象因素和林分结构间的非线性影响规律,预测结果的平均相对误差为1.71×10~(-3),均方根误差为6.77,拟合优度达0.98,模型具有很高的预测精度。而传统的多元线性回归(MLR)模型预测结果的平均相对误差、均方根误差和拟合优度分别为0.27、22.92和0.93。[结论]研究成果印证了应用BP人工神经网络模型预测林内PM_(2.5)浓度的可行性和准确性。     

基于PLS_GA_Elman算法的病虫害预测

针对农业中虫害受多种复杂因素的影响及发生量预测问题非线性、样本少、特征变量多的特点,结合偏最小二乘回归（PLS）、遗传算法（GA）与Elman神经网络,建立了虫害发生量的PLS_GA_Elman预测模型。通过PLS回归算法对影响因素进行特征提取后,将降维变量输入Elman模型,并运用GA对Elman建模中的权值和阀值进行优化。通过实例分析表明该模型预测准确性高,能有效地预测虫害的发生量。同时为验证算法的有效性,与PLS算法、Elman神经网络算法、基于GA的Elman神经网络算法（GA_Elman）、基于GA的BP神经网络算法(GA_BP)进行比较。     

浅谈饲料中有效能的测定技术

饲料中有效能是供动物生长发育的基础.不同动物所用的有效能体系不同,目前大多数动物采用消化能、代谢能体系,但随着研究的发展与深入,发现最能反映饲料有效能的是净能体系.无论哪种体系,采用合理的测定技术准确测定饲料中的有效能值显得尤其重要,通过对饲料有效能值的准确测定可以实现动物所需能量的精确供给,减少养殖成本,使经济效益最大化.文章综述了几种有效能评价体系的测定技术.     

生态旅游潜在客源市场特征的调查研究--以湖南永州金洞森林旅游开发为例

为探明客源市场生态旅游消费的潜在特征,采用问卷调查的形式,就长沙市居民对湖南金洞生态旅游开发的意向等问题进行抽样调查．结果显示,生态旅游符合人们“回归自然”的旅游新时尚,有着极大的开发空间,指出生态旅游的开发要注重环境保护和可持续发展．开发的产品要以休闲度假类的大众产品为主,开发生态旅游都市客源市场还要多种渠道并用,尤其是要注重媒体的宣传．     

山茱萸多糖提取工艺优化及马钱苷含量测定

采用L（934）正交设计试验,对山茱萸浸提液中山茱萸多糖的酶水解法提取工艺进行了优化研究,并对浸提液的中有效成分马钱苷含量进行了HPLC法分析。结果表明,山茱萸多糖浸提的最佳工艺为：液料比1∶5,浸提时间4 h,浸提温度80℃,果胶酶添加量0.55 g/L。用HPLC法测定出的山茱萸浸提液中马钱苷平均含量为0.512 ...     

《河北农业大学学报》创刊年代考

清光绪二十八年(1902)河北农业大学前身—直隶农务学堂诞生,经几易其名,于1958年更名为河北农业大学至今。清光绪三十一年(1905)直隶高等农业学堂时期创办了《北直农话报》,清光绪三十四年(1908)更名为《直隶农务官报》,中华民国七年(1918)改出《农学月刊》,中华民国十七年(1928)易名为《河大农刊》,中华民国二十三年(1934)更名为《河北通俗农刊》,中华民国二十四年(1935)易名为《河北农林学刊》,1948年更名为《河北农学院研究专刊》,1959年更名为《河北农业大学学报》至今。《河北农业大学学报》前身诸刊都与现时的《河北农业大学学报》有着一脉相承的历史渊源,各刊之间联系紧密,连续性、继承性强。因此,《河北农业大学学报》的创刊时间应追溯至1905年创办的《北直农话报》。     

探究板栗的科学贮藏方法

板栗属壳斗科栗属(Castanea mollisima Blume),其种子属于顽拗型种子,不耐贮藏。基于近年来板栗贮藏保鲜技术研究成果,从合理采收、贮前处理、贮藏方法等方面进行论述。     

切花菊耐热性鉴定方法研究

以8个切花菊品种为材料,通过对离体叶片进行50℃高温胁迫后,采用电导法、电阻抗图谱法测定电导率、电阻,并对大田栽培植株进行田间高温胁迫试验,比较品种间的耐热性。结果表明:电导法测得的50℃直接相对电导率、修正相对电导率和电阻抗图谱法测得的胞外电阻在品种间有明显差异,但与田间高温胁迫法测定的热害指数不完全一致。电导法和电阻抗图谱法都可以作为测定切花菊耐热性的方法,但需要结合田间耐热性观察。     

水牛梭形住肉孢子虫包囊抗原的纯化技术

应用萄聚糖凝胶柱层析对水牛梭形住肉孢子虫包囊包溶性抗原进行了纯化。结果表明：纯化水牛梭形住肉孢子虫包囊抗原的最适条件为：选用萄聚糖凝胶Ｇ—１００柱层析系统；洗脱液为０３ＭＰＢＳ（ｐＨ７２），床体积为１０ｃｍ×１６５ｃｍ，上样体积为５００ＨＬ；流速为１２ｍＬ／ｈ。纯化抗原可使琼脂凝胶双扩散试验的阳性检出率提高３０％。     

啤特果多糖提取工艺的研究

［目的］寻找开发啤特果产业的新途径,提高其附加值。［方法］采用水提醇沉法提取啤特果中的多糖,通过单因素试验和正交试验,以多糖的提取率为评价指标,对影响啤特果多糖提取工艺的因素进行研究。［结果］确定了提取啤特果多糖的最佳工艺参数为温度95℃,料液比1∶2,乙醇浓度67%。在该工艺条件下,啤特果多糖的得率为1.05%。［结论］该研究为开发利用啤特果提供理论依据。     

黑豆不同部分馏油的体外抗氧化性比较

[目的]通过体外抗氧化体系比较黑豆不同部分馏油抗氧化性活性。[方法]通过正交试验优化索氏提取黑豆馏油的最佳工艺,提取黑豆不同部分馏油;研究黑豆不同部分馏油对羟基自由基(·OH)、DPPH自由基(DPPH·)的清除能力。[结果]在样品浓度为1.0 mg/mL时,黑豆不同部分馏油对·OH的清除率分别为全豆馏油83.9%、豆黄(黑豆去皮部分)馏油64.8%、豆皮馏油17.3%,对DPPH·的清除率分别为全豆馏油41.3%、豆黄馏油33.2%、豆皮馏油77.9%。[结论]黑豆不同部分馏油均具有较好的抗氧化性,是良好的天然抗氧化剂。黑豆不同部分馏油对·OH的清除能力从大到小依次为全豆馏油、豆黄馏油、豆皮馏油,对DPPH·的清除能力从大到小依次为豆皮馏油、全豆馏油、豆黄馏油。     

GEF7基因过表达拟南芥植株幼苗表型分析

利用已构建的过表达拟南芥(Arabidopsis)GEF7基因植株,在光照培养箱中进行培养,并与野生型植株进行对比分析,对GEF7基因过表达植株的幼苗表型进行了观察分析。结果表明,GEF7基因过表达植株幼苗的根长比野生型对照明显增加;其子叶形态、数目和幼苗形态等方面均有异常表型,表明GEF7基因的功能与根的发育有关,并参与调控植物的发育过程。