陕西省耕种收综合机械化水平预测研究

研究采用BP网络改进算法、RBF网络和遗传神经网络,构建了机耕、机播与机收水平预测模型。应用所构建的模型对陕西省机耕、机播、机收水平进行预测,着重对3种预测模型进行比较和分析,为有关部门制定政策、方针和路线提供科学依据。用测试样本对预测精度进行检验,3种机耕水平预测模型(基于BP改进算法的BP模型、GA-BP模型和RBF模型)的平均相对误差都在10%以内;3种机播水平预测模型的平均相对误差分别为5.17%,9.0%和13.86%;3种机收水平预测模型的平均相对误差分别为12.11%,7.22%和16.75%。对于机耕水平预测问题,综合考虑预测精度、构建网络的复杂度和稳定性,采用RBF模型较好;机播水平预测采用预测精度最高的基于改进BP算法的BP模型;机收水平预测可采用GA-BP模型。     

基于GA-BP神经网络的果园需水量预测

为解决果园需水量预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了遗传算法(GA)优化BP神经网络的果园需水量预测模型.选取空气温度、土壤含水率、光照强度3个主要环境因子作为BP神经网络的输入量,利用遗传算法的全局搜索能力优化神经网络权值和阈值,建立GA-BP神经网络模型预测果园需水量.仿真结果表明:GA-BP预测模型的预测值比BP模型更加趋近期望需水量,模型评价指标平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),均优于单一BP神经网络模型.与传统的BP神经网络算法相比,GA-BP神经网络模型能较好的表达果园需水量与主要环境因子的非线性关系,具有较高的预测精度和适应性.     

基于田间环境及气象数据的甘蔗产量预测方法

对2008—2017年间广西某甘蔗地装设的田间物联网获取的田间环境及气象数据进行了分析,研究通过这些数据预测甘蔗产量的可行性。对田间的环境数据(土壤含水率和土壤温度)和气象数据(降水量和空气温度)进行预处理,分别运用BP神经网络及遗传算法优化初始阈值的BP神经网络(GA-BP)对所选地块的甘蔗产量进行预测。结果表明,GA-BP神经网络模型的预测精度明显高于BP神经网络模型,R~2达到0. 989 4,平均相对误差仅为0. 64%。说明用GA-BP神经网络预测甘蔗产量是有效、可行的。     

基于RBF神经网络与BP神经网络的核桃作物需水量预测

采用RBF网络与BP网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的相对湿度、平均气温和太阳日辐射量,建立了预测核桃作物需水量的神经网络预测模型.两种预测模型通过实例证实了预测的准确性,并且将这两种网络模型进行了比较分析.RBF神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.254 7 mm/d、相对误差平均值为5.47％,BP神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.320 6mm/d、相对误差平均值为6.97％,由此可见,RBF网络预测的精度比BP网络高.并且,通过程序记时显示RBF网络训练用时0.063 0 s,比BP网络训练所需的时间要短的多,因此RBF神经网络具有较好的实用价值,实现了精度与实用性的统一.     

基于遗传算法优化BP神经网络下马铃薯产量预测模型

马铃薯产量的高效预测对于制定马铃薯生长期间的精准管理决策具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在产量预测中存在的精度差、准确度低等问题,选择遗传算法对单一BP神经网络模型开展网格优化。基于朔州市朔城区沙楞河村2010-2019年田间物联网获取的田间环境数据(土壤含水率和土壤温度)、气象环境数据(大气湿度、大气温度、降雨量)和马铃薯产量,采用BP神经网络及GA-BP神经网络模型对所选地区马铃薯产量进行预测分析。研究结果表明：GA-BP神经网络模型下,马铃薯产量的预测精度明显高于BP神经网络模型,R²达到0.993 27,平均相对误差仅为0.88%。试验证明,GA-BP神经网络模型能够更加科学、合理地进行马铃薯产量预测,说明利用遗传算法优化BP神经网络在马铃薯产量预测中是可行且有效的。     

基于灰色BP神经网络的农业机械总动力预测

为预测宁夏地区农业机械化水平的发展变化趋势,提出一种将灰色预测模型与BP神经网络有效结合的农业机械总动力预测方法。在BP神经网络的数据预处理阶段融入灰色预测理论,建立基于灰色BP神经网络的农机总动力预测模型,并选取1991-2014年宁夏回族自治区农业机械总动力数据作为样本,利用该模型进行仿真预测,结果表明:该模型具有较高的预测精度,其平均相对误差仅为0.18%,明显优于灰色GM(1,1)模型的3.5 0%和标准BP神经网络的0.2 9%。     

基于流域模型法的山洪灾害监测预警系统

为了提高山洪灾害监测预警系统的准确性和时效性,减少山洪灾害对山区居民的人身财产损害,结合水利部门信息化建设要求和国家山洪灾害防治要求,阐述了山洪灾害监测预警系统的设计原则、建设目的及主要建立方法.临界雨量计算是山洪灾害预警系统的关键,分析了单站临界雨量法、区域临界雨量法及P-Ⅲ型频率分析法这3种常用山洪灾害监测预警系统计算方法存在的问题,提出了采用流域模型法计算临界雨量的山洪灾害监测预警方法,并利用流域模型法计算了山西省大同县部分沿河村落不同时段不同持水度条件下的临界雨量值,将山洪灾害预警指标实测值与计算值进行对比,结果显示实测数据介于土壤含水率较低和较高临界雨量值之间,说明该方法合理可行.以流域模型法为基础建立了大同县山洪灾害监测预警系统,促进了大同地区山洪灾害防治工作.     

基于改进的BP神经网络胶铆接头的力学性能预测研究

利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,并将改进的BP神经网络应用于胶铆接头力学性能预测中,建立了胶铆接头最大拉剪力预测模型。结果表明:GA-BP神经网络比BP神经网络的收敛时间长,但GA-BP网络预测相关系数更好,回归性能更好,具有更好的泛化能力。对训练好的神经网络预测模型进行验证,发现GA-BP神经网络预测的均值绝对误差为BP神经网络均值绝对误差的40%,GA-BP神经网络具备更好的预测性能。     

土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型参数的土壤传输函数比选

基于黄土高原区多种土壤的水分特征曲线试验数据样本,建立了以土壤黏粒、土壤粉粒、干密度、有机质和盐分含量为输入变量,Van-Genuchten模型参数α与n为输出变量的非线性预报模型和灰色BP神经网络预报模型,在对两种模型误差参数α与n分别进行误差分析比较的基础上,对两种模型的预测结果进行了整体误差分析。结果表明:无论是参数α还是参数n,非线性模型的平均相对误差低于10%,综合精度平均相对误差为15.73%;灰色BP神经网络模型的预测精度的平均相对误差低于4%,综合精度平均相对误差为10.01%,灰色BP神经网络模型的预测精度都要比非线性模型的预测精度高,但灰色BP神经网络模型易出现过度拟合的情况。综合而言,两种模型均能实现Van-Genuchten模型参数α与n的预测,可根据具体情况选用其中一种以达到更好的预测效果。     

基于改进的BP神经网络对蓄水坑灌冬季果园土壤温度预测

为准确预测冬季果园土壤温度,建立了蓄水坑灌条件下BP神经网络土壤温度预测模型(BP-WSPI-T)、遗传算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(GA-WSPI-T)和增量逆传播学习算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(IBP-WSPI-T),采用坑内平均气温、地表温度、沿相邻两蓄水坑中心连线距坑壁的距离和距坑壁5cm处分层土壤最低温度为模型输入,对距坑壁15、25和35cm处分层土壤最低温度进行预测,并通过与田间实测数据的统计学分析来判定预测效果。结果表明:BP-WSPI-T、GA-WSPI-T和IBP-WSPI-T模型的平均相对误差分别为8.19%、4.41%和7.57%,GA-WSPI-T模型的预测效果最好,较BP神经网络预测精度得到了很大的提高,建议采用GA-WSPI-T模型对蓄水坑灌冬季果园土壤温度进行预测。     

基于GIS的地下水矿化度分布特征研究

以德州市武城县为研究区,采用3S技术,布设采样点,于2011年进行两次野外采样,基于室内试验得到地下水矿化度数据,并结合1972年地下水矿化度数据,利用ArcGIS软件进行反距离加权空间插值处理,分析了该地区地下水矿化度时空变化特征。研究结果表明：研究区地下水矿化度空间变异趋势明显,数值为自东南区域的>1～2g/L逐渐增加到西北区域的>4～5g/L。地下水矿化度年内季相变化显著,春季矿化度均值为2.628g/L,冬季为1.748g/L。地下水矿化度较之1972年总体呈现下降趋势,平均降幅为1.52g/L。该结果对研究区盐渍化土壤的水盐调控及地下水资源合理开发利用具有重要意义。     

农民对水价改革承受能力双边界二分式CVM模型研究

将双边界二分式CVM模型引入农民对水价改革承受能力的研究,以开封市黑岗口灌区为例,进行验证分析,计算结果表明模型具有较窄的置信区间,拟合效果好,其估值具有很高的精确性和可靠性,适宜于对农民的水价改革承受能力进行研究.     

基于最小最大概率机的客户需求分类技

针对复杂产品客户需求中类别数多且数据量大的分类问题,利用最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,提出采用启发式方法解决编码设计问题.在算法中将一个减少了迭代次数的分类器视为弱化了的分类器,同时保留分类器的间隔属性和几何特性,并利用高维映射将分类器输出映射到特征空间,在弱化阶段大量减少了整体的迭代次数而在合成阶段利用非线性映射来提升性能.通过对叉车产品客户需求的数值试验证明算法具有较好的分类效果,降低了对二类分类器的精度要求.     

基于MEMS的压电泵及其研究进展

基于MEMS的压电泵是集驱动部件、工作部件和控制部件于一体的便于集成的微型泵,它采用压电晶体作为其驱动部件材料。根据其工作原理和结构的差异,压电泵主要分为压电薄膜泵和压电超声泵。介绍了压电泵的单腔体结构和多腔体结构,而多腔体结构的压电泵是今后研究的一个主要方向。由于压电泵具有尺寸小、结构简单、响应快等优点,在许多需要微流量控制的场合中具有广阔的应用前景。重点总结了压电泵国内外的最新研究现状,展望了压电泵的主要发展方向,提出了压电泵研究的主要问题,对压电泵的研究具有指导意义。     

基于道路交通事故深层调查的大型车事故特征分析

以156起有大型车参与的事故为例.从事故量、受伤人数、死亡人数等三个方面进行了统计分析:以大型车与大型车碰撞事故(包括卡车单车事故)、大型车与乘用车碰撞事故、大型车与车外人员碰撞事故为分类,分别对三种类型的事故进行了深入的分析:同时结合法规对大型车的侧面防护装置、后下防护装置、前下防护装置以及大型车驾驶室的安全作用进行了探讨.     

多泥沙河流水轮机的磨蚀与防护技

水轮机磨蚀一直是困扰多泥沙河流上水电站安全运行的难题,通过分析泥沙磨蚀的特性,水轮机磨蚀的破坏特征,提出了关于水轮机过流表面防护、减少过机泥沙、机组检修策略与方法等方面的水轮机泥沙磨蚀的防护措施,为我国其他多泥沙河流水轮机的磨蚀防护提供了理论依据,对提高我国水电站的安全运行和经济效益具有重要的意义。     

基于红外热成像树上板栗机器识别研究

针对普通视觉系统无法分类识别的特点,将红外热成像技术引入到树上板栗的机器识别检测当中,建立了果园树上板栗红外热成像系统。记录了白天树上板栗果实与冠层温度变化情况,发现下午2:00~4:00之间,二者温度差异最为显著,最大温差可达3℃。研究了正常板栗果、坏死果以及空心果的红外辐射差异,发现坏死果表面温度最高,正常果次之,空心果温度最低。最后对获取的热图像进行温度校正、阈值分割、特征提取、目标标识。结果表明,树上板栗的有效识别率在85%以上。     

渠道衬砌几个问题的探讨

1　Ｕ形渠与梯形渠、矩形渠衬砌工程量的分析比较在相同的流量、比降、糙率条件下 ,Ｕ形渠比梯形渠和矩形渠节省多少衬砌工程量 ,教科书和有关资料没作回答。本文试图作较系统的量的分析比较 ,这也是推广Ｕ形渠的主要依据和关键问题所在。设Ｕ形渠和梯形渠、矩形渠的衬砌厚度相同 ,在一定的流量、比降、糙率条件下 ,比较Ｕ形渠、梯形渠、矩形渠的衬砌工程量 ,等于它们的湿周比较。1.1　Ｕ形渠的水力计算公式水深ｈ =12 +β Ｄ过水断面Ｗ =π8+β Ｄ2湿周 χ =π2 +2 β Ｄ水力半径Ｒ =ｗχ =π8+β Ｄ/π2 +2 β谢才系数Ｃ =Ｒ1/ 6/ｎ断面平…     

软土地基上堤坝沉降与稳定分析研究

根据软土地基上筑坝方式 ,分析了软土地基上堤坝固结与稳定计算方法 ,提出了适合这类地基的合理的筑坝方式及固结与稳定计算方法。