基于粒子群人工蜂群算法的灌区渠-塘-田优化调配耦合模型

为了缓解农业水资源供需矛盾,减少南方季节性干旱造成的损失,该文结合南方灌区渠、塘、田地复杂的水量转化关系,建立了以灌溉区域效益最大为目标的渠-塘优化调控与田间多种作物优化配水相结合的耦合模型;根据该模型的特点,提出了模型求解的粒子群-人工蜂群混合算法。将模型应用于漳河灌区,并与常规的渠-塘调控和作物配水模型和只考虑作物优化配水模型相比较。结果表明,渠-塘-田地协同调配效果显著,耦合模型计算所得特别枯水年(降雨频率为95%)下灌溉用水效益比采用其他2种模型分别提高了20.7%和6.9%。粒子群-人工蜂群混合算法能快速求解该优化调配耦合模型,有利于解决多水源、长距离输配水、库塘共同调控等复杂情况下的高效用水模型的求解问题。     

基于改进杂交粒子群算法的农村微能网多能流优化调度

西部农村地区电网薄弱,光伏和风电扶贫投资未考虑配套输配电设施,用以处理生物质废弃物的沼气受季节性温度变化影响运行经济性不佳,为解决上述问题,该文提出利用沼气作为气源含可再生能源的冷-热-电-气多能流农村微能网供能架构,建立相应的多能流微能网调度模型,针对粒子群算法早熟、容易陷入局部最优的问题,提出采用动态调整惯性权重的杂交粒子群算法进行求解,算例结果表明,通过对系统内各设备的调度,有效降低系统日运行成本,在冬季,采用改进型杂交粒子群算法所得日运行费用相比采用基本型粒子群算法降低7.6%,其相比系统未优化所得日运行费用降低79.1%;在夏季,相比基本型粒子群算法与未优化分别降低17.0%、71.2%,实现微能网的经济运行,证明了本模型和算法的正确性。     

改进支持向量机的股票价格预测研究

为了提高股票价格预测精度,提出一种改进支持向量机的股票价格预测模型。该模型利用粒子群算法的全局寻优能力对支持向量机参数进行优化,以提高股票价格的预测精度,采用具体股票价格数据对模型性能进行测试。结果表明,改进支持向量机能够对股票价变化趋势进行预测,是一种有效、高精度的股票价格预测模型。     

基于改进BP神经网络与支持向量机的土壤墒情预测方法研究

为提高土壤墒情预测精度,提出了一种基于遗传算法（GA）、改进粒子群算法（IPSO）、误差反向传播（BP）神经网络和支持向量机（SVM）的土壤墒情组合预测模型（GA_IPSO_BP-SVM）。该模型首先在BP神经网络的权阈值选择中同时引入GA和IPSO构成GA_IPSO_BP模型,然后对GA_IPSO_BP和SVM模型分别进行训练和数据仿真,最后利用建立的加权模型对GA_IPSO_BP和SVM模型的土壤墒情预测结果进行组合。以安庆市8个监测站某时段内农田土壤墒情数据为例,分别按隔日、两日后和三日后三种时间跨度进行土壤墒情预测,并对照BP、GA-BP、PSO-BP、IPSO-BP、GA_IPSO_BP和SVM模型,验证和比较提出的GA_IPSO_BP-SVM模型的土壤墒情预测精度。结果表明,GA_IPSO_BP-SVM模型的土壤含水量预测相对误差平均值最小。GA_IPSO_BP与SVM模型组合的GA_IPSO_BP-SVM模型提高了土壤墒情的预测精度,更适合于土壤墒情的短期预测,该方法可为农业节水灌溉方案的制定提供技术支撑。     

基于灰色动态模型群法的河流水质预测研究

水质预测是水环境规划、评价和管理工作的基础。依据灰色系统理论 ,构造了一个由 6个 GM(1,1)模型组成的灰色动态模型群 ,并运用该模型群对淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势进行了预测分析 ,得到令人满意的结果。研究表明 ,灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测未来水质变化趋势 ;以模型群统计平均值作为最终预测值 ,避免了单一灰色模型容易利用不稳定信息的缺陷 ,使得预测精度更加准确 ,预测结果更为可信     

基于模糊神经算法的区域地下水盐分动态预测

为探讨前馈型人工神经网络BP-ANN(back propagation artificial neural network)和模糊神经NF(neuro-fuzzy)2种神经网络算法在区域地下水盐分动态预测中的应用过程与效果,首先通过经典统计分析确定区域地下水盐分动态的主要驱动因子以及可用的模型输入因子组合,采用"试错法"确定神经网络模型的最优结构,进而开展地下水盐分中长期动态的有效模拟预测。结果表明,在长江河口寅阳和大兴地区以降水动态为单输入的NF(5-gbellmf-160)和以降水与内河水盐分动态为双输入的NF(4-gaussmf-100)为最优预测模型。研究表明神经网络模型对地下水盐分动态的预测精度优于常规线性模型,其中,NF、BP-ANN、线性模型在寅阳测点的预测相关系数分别为0.565、0.445、0.261,在大兴测点的预测相关系数分别为0.886、0.784、0.543。与BP-ANN、线性模型相比,基于模糊神经算法的NF模型具有更好的误差纠错和仿真能力,在寅阳和大兴测点的预测误差分别降低了30%以上和50%以上。相关研究结果在区域水盐动态科学预警研究领域有较好地应用前景。     

玉米低损籽粒直收机自动控制系统设计与试验

针对玉米籽粒直收机收获过程中无法自主调整工作参数,导致极端作业条件下收获后籽粒破碎率偏高的问题,该研究以降低籽粒破碎率为目标,设计了一种玉米籽粒直收低损收获自动控制系统。以4LZ-8型玉米籽粒直收机为研究对象,建立了脱粒滚筒转速、凹板间隙和行车速度控制模型,并基于收获参数对籽粒破碎率的回归模型,设计了低损收获自动控制策略。此外,针对传统PID控制系统存在的响应时滞、超调量大、精度差的问题,设计了基于改进粒子群算法的自动控制系统,利用非线性惯性权重递减算法融合布谷鸟算法的随机游走策略,不断更新粒子群的速度和位置,并对改进粒子群算法进行了性能测试,结果表明该算法有效改善了标准粒子群算法容易陷入局部最优值的问题。对低损收获自动控制系统进行的仿真对比试验和田间验证试验结果表明,改进粒子群算法对脱粒滚筒转速、凹板间隙和行车速度具有较好的控制精度、响应速度和稳定性,超调量和超调时间较小,当脱粒滚筒转速为380 r/min、凹板间隙为42 mm、行车速度为2.5 km/h时,自动控制系统在3 s以内调整籽粒直收机作业参数,将籽粒破碎率最终稳定在3.80%左右,满足标准要求。研究成果可为其他作物生产机...     

动态聚类最近邻法在湖库蓝藻水华预测中的应用

[目的]探索湖库蓝藻水华的有效预测方法,为水环境污染防治关键问题的解决提供科学依据。[方法]结合蓝藻水华演化中表现出的混沌类随机特点,提出一种基于有效性函数优化的动态聚类算法,以实现蓝藻水华动态、小范围近邻优化预测的目的。首先,基于动态聚类算法对监测数据进行典型类的客观划分,为后续有效减小搜索空间,提高预测精度奠定基础;而后采用粒子群算法优化得到各类的最佳近邻个数,以确定参与回归建模的观测值数量;最后依据最近邻观测数据建立动态回归预测模型。[结果]采用太湖金墅监测站点2011年叶绿素a浓度测定值进行建模,之后对2012年叶绿素a浓度进行短期预测。新建模型的预测值与实际值运行趋势一致,且相对误差为12.02%,而基于传统聚类线性回归算法的相对误差为15.21%,基于BP神经网络预测算法的相对误差为19.51%,相空间重构算法的相对误差为38.42%。[结论]算例结果表明该方法的预测精度相对较高,证明了所提优化预测方法的可行性与有效性。     

基于粒子群参数优化和BP神经网络的颗粒饲料质量预测模型

针对颗粒饲料产品受配方原料、加工参数变化而带来的质量波动问题,提出了一种以误差反向传播算法神经网络(back-propagation neural network,BPNN)为核心,平均影响值法(mean impact value,MIV)为数据预处理方法,粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)为关键参数优化算法的颗粒饲料质量预测模型。基于面向实际建立的输入输出指标体系,使用实地采集的颗粒饲料生产数据对模型进行训练和测试,测试结果显示实际值与模型预测值呈显著正相关,决定系数R2均在0.94以上;平均绝对误差、平均绝对百分比误差及均方根误差显示预测精度达到较高水平,各误差平均值依次达到0.442、2.185%和0.5481。以多元线性回归模型及基本BPNN模型预测结果对比可以发现,MIV-PSO-BPNN预测模型预测性能有显著提升,各输出误差优化幅度从39.55%~91.80%不等,平均优化幅度分别达到84.99%和56.95%;同时相对误差变化趋势图显示MIV-PSO-BPNN预测模型具有更优的预测稳定性,相对误差极值差降幅均值达91.46%。该研究为颗粒饲料质量控制提出了一种新思路,可为饲料行业高效低耗生产提供理论依据。     

典型黑土区坡耕地次产流径流曲线数计算方法

径流曲线数模型原理清晰简单、对参数和输入变量要求低,在地表径流预测中已得到广泛应用.为了提高该模型预报典型黑土区地表径流的精度,利用黑龙江省嫩江市鹤北小流域7个坡面径流小区共138场降雨-产流资料,通过量化次降雨过程中雨量在时间上集中分布程度,分析其对地表产流影响,提出次产流径流曲线数CNt的计算方法.CNt/CN与降...     

基于Hammerstein-Wiener模型的地埋管换热器出水温度预测

针对土壤源热泵系统节能运行的控制需求,该文提出一种面向系统运行控制的地埋管换热器Hammerstein-Wiener(H-W)模型。基于H-W模型结构特性和非线性特征,结合地埋管换热器168 h的实时进出、水温度数据,利用Levenberg-Marquardt寻优算法对H-W模型进行辨识,在此基础上,以48 h的逐时进水温度作为模型输入,模型预测值与相应数据的拟合度为99.44%,验证了H-W模型的预测结果。在连续1 000次的H-W模型辨识与验证测试中,拟合度高于90%的占83%。地埋管换热器H-W模型的辨识速度快、预测结果精度较高,并在持续的在线预测中显示了较强的稳定性,为土壤源热泵系统在线优化控制的实施提供了保障。     

水文过程及模型研究主要进展

揭示水文过程,发展水文模型不仅在暴雨洪水预报及坝库工程设计等方面具有重要作用,而且也是研发土壤侵蚀物理模型必须的基础性工作。从入渗、产流和汇流等水文物理过程出发,综述了国内外水文过程与水文模型的主要进展,并指出,建立基于GIS的分布式水文过程模型是水文模型研究的趋势。     

基于EEMD-SVM模型的北洛河上游径流预测

[目的]提高北洛河上游径流预报精度,为流域管理及水资源合理配置提供依据。[方法]以1971—2014年北洛河上游吴旗水文站实测径流资料为基础,采用EEMD-SVM耦合模型对吴旗站月径流序列进行了模拟预测,并与EEMD-ARIMA和EEMD-NAR两种耦合模型的预测结果进行对比。[结果]EEMD-SVM模型的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)最低,决定系数(R²)和纳什系数(NSE)最高。其中,相比于EEMD-ARIMA和EEMD-NAR模型,EEMD-SVM模型的决定系数(R²)分别提高了186.63%,49.49%。[结论]EEMD-SVM模型具有更高的预测精度和更强的非线性拟合能力,可以成功地应用于北洛河上游的月径流预报。同时,研究表明EEMD-NAR模型的预测性能高于EEMD-ARIMA性能。     

递推关系概化前期产流条件改进SCS模型

降雨径流的精准模拟和预测是开展水资源管理和水土环境质量评价的重要依据之一,但现有SCS模型不能有效表征前期降雨蓄存和消耗对产流的影响,进而限制了其径流预测精度。该文基于潜在初损和有效降雨影响系数形成日有效影响雨量的递推关系,将前期产流条件概化成前期日降雨量对降雨初损的影响函数,从而构建了改进SCS模型。其中潜在初损量明确了产流前流域的最大降雨蓄存潜力和日降雨量的有效影响阈值,而前期有效降雨影响系数则表示了在蒸发蒸腾或渗漏过程作用下前期有效日降雨量的动态消耗。在小区、田间、流域3种排水面积下的模型应用结果表明,改进SCS模型能更准确地预报产流的变化,验证期的确定系数R2和纳什系数NSE比SCS原模型分别提高了27.0%~30.9%和1.0%~78.3%。前期有效降雨影响系数的稳定性较好,两模型的曲线数的拟合值比较一致。该改进SCS模型为更准确预测蒸发蒸腾或渗漏较为剧烈地区的径流提供参考。     

Evaluation of Surface Runoff Prediction by AnnAGNPS Model in a Large Mediterranean Watershed Covered by Olive Groves

The distributed parameter and continuous simulation Annualized Agricultural Non‐Point Source (AnnAGNPS) model was implemented in the watershed Anzur (Spain) covered by olive groves, to assess its prediction capability of surface runoff at the large watershed scale in semi‐arid conditions. A 5‐year database reporting hydrological, geomorphological and land use characteristics of the watershed allowed model implementation. Almost 180 surface runoff events were modelled by AnnAGNPS and compared with the corresponding observations through statistical indexes and grouping the runoff events in order to evaluate the model at different temporal scales (event, monthly and seasonal). AnnAGNPS evaluation showed that, in general, runoff was estimated by the default model with low accuracy at all the investigated time scales, likely, as a result of a simple representation of spatial variability. Calibration (by reducing initial curve numbers (CN) of the olive groves) provided more accurate and satisfactory predictions of event, monthly and seasonal runoff volumes with a low effort in the parameterisation approach. The best model performance was achieved at the event scale. The runoff prediction reliability may be attributable to the AnnAGNPS inaccuracy in adjusting CN values during the continuous simulation of the soil moisture conditions, because estimations of daily evapotranspiration values are quite realistic. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

考虑径流来水不确定性的灌溉用水量预测

有关径流预测和灌溉用水量的研究对优化配置和合理利用水资源、制订区域社会经济规划具有重要意义。该文应用灰色-时间序列分析法对蔡旗断面年径流量进行预测,然后以该径流预测结果为基础,进行基于不确定性的红崖山灌区2011－2020年最大效益及主要作物灌溉水量的预测。结果表明,径流预测结果与实测值比较吻合,合格率为67.6%,蔡旗径流受人类活动影响较大。此外,有效的节水改造措施在干旱缺水地区是十分必要的,它可大大提高水分利用效率,保证一定的经济效益。就红崖山灌区而言,棉花比起春小麦、籽瓜和白兰瓜,是单位水经济效益最大的作物,其次是白兰瓜,所以在可用水量短缺时,应保证棉花和白兰瓜的灌溉用水,以减小因缺水灌溉而带来的经济损失。     

基于前期雨量和降雨历时的SCS-CN模型改进

径流曲线法（Soil Conservation Service Curve Number,SCS-CN）对前期产流条件（Antecedent Moisture Condition,AMC）的概化,导致径流预测出现相应的突然跳跃,同时还忽略了降雨历时作为重要组成部分对地表径流的影响,影响了模型径流预测的精度。密云水库是北京市地表饮用水的重要来源,对其上游流域进行降雨径流预测有着重要的生态意义和经济意义。该研究将SCS-CN模型与前期雨量和降雨历时结合,采用API（Antecedent-Precipitation Index,前期降雨指数）模拟土壤前期水分条件,并且提出了一种考虑次降雨事件中土壤前期雨量和土壤入渗量的静态渗透方程,对SCS-CN模型进行了改进。其中,潜在最大蓄水等于前期土壤水分和土壤潜在蓄水量的和,最大静态渗透速度是流域土壤水分达到蓄满时的静态渗透速度,静态渗透系数是与土壤结构、土地利用等相关的无量纲。利用2006-2010年及2014-2020年石匣流域径流小区的200次降雨径流事件监测结果,对新改进的模型与原SCS-CN模型以及两种改进的SCS-CN模型进行了校准、验证和性能比较。结果表明,4种径流模型中,该研究改进的模型表现最好,纳什效率系数为0.77,决定系数为0.79,均方根误差为3.21 mm,相比于SCS-CN模型纳什效率系数、决定系数和均方根误差分别提高了319%、97.5%和107.5%。参数敏感性分析表明,潜在最大蓄水和静态渗透系数是最敏感的两个参数,最大静态渗透速度的参数敏感性一般,初损率的参数敏感性最差。该研究改进模型在密云水库上游潮白河流域降雨径流模拟中具有一定的适用性,可为其他地区产流计算提供参考依据。     

基于自适应差分进化算法的水稻物候期预测模型参数自动校正

进化算法在作物模型参数校准领域已有广泛应用。由于作物模型的结构包括多组常微分方程,具有非线性、不连续、多峰值特点,因此针对作物模型特点选择合适的进化算法尤为重要。同时,进化算法自身参数对算法性能有较大影响,这些参数选择往往靠经验得出,增加了优化算法在模型参数校准过程中的不确定性。该文针对进化算法应用到作物物候期模型参数校准过程中存在着算法选择和算法参数不确定性问题,以水稻RiceGrow物候期模型为应用对象,分析比较了3类进化算法应用的精度、收敛速度以及稳定鲁棒性。比较的进化算法包括差分进化系列算法（标准差分进化算法和自适应控制参数改进差分进化算法）,协同进化遗传算法系列（个体优势遗传算法、M-精英协同进化算法）以及粒子群算法系列（标准粒子群算法、基于自主学习和精英群的多子群粒子群算法）。研究利用武育粳、雪花粘等5个品种在江苏宜兴、兴化和广东高要等不同生态点的多年田间试验资料展开量化分析。结果表明：1）利用自适应控制参数改进差分进化算法校准水稻物候期模型的品种参数准确性较高,算法自身参数易于确定。物候期模型校准以后在拔节期、抽穗期、成熟期的RMSE为1.7～4.6 d、NRMSE为1.8%～5.8%、MAD 为 1.4～3.3 d、R2为 0.977～0.997,比GA系列平均分别小0.634 d、0.608%、0.453 d、0.09%,比PSO系列平均小1.399 d、1.35%、1.039 d、0.23%。 2）自适应控制参数改进差分进化算法在水稻物候期模型参数校准问题上表现出良好的收敛速度及稳定鲁棒性。重复校准试验100次的目标函数标准偏差趋近于0,每次校准得到的品种参数值标准偏差较其他算法最小。在达到同样精准度的情况下,比标准差分算法收敛速度平均快117代,适用于实际应用实践。     

基于蚁群优化最小二乘支持向量回归机的河蟹养殖溶解氧预测模型

养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用蚁群算法对最小二乘支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间非线性预测模型。利用该模型对江苏宜兴市2010年7月20日～7月28日期间高密度养殖池塘溶解氧进行预测。研究表明,该预测模型取得较好的预测效果,与支持向量回归机和BP神经网络相比,模型评价指标均方根误差、相对均方误差均值、平均绝对误差和和决定系数和运行时间分别为0.0328、0.0016、0.0448、0.9916和3.3275s均优于其他预测方法,ACA-LSSVR模型不仅计算复杂度低、收敛速度快、预测精度高、泛化能力强,还能满足实际高密度河蟹养殖溶解氧管理的需要,为其他领域的水质预测提供参考。