基于支持向量机-改进型鱼群算法的CO2优化调控模型

提出了融合支持向量机-改进型鱼群算法的CO2优化调控模型,为CO2精准调控提供定量依据。设计了嵌套试验,采集不同温度、光子通量密度、CO2浓度组合下的黄瓜光合速率,以此构建基于支持向量机的黄瓜光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用改进型鱼群算法实现二氧化碳饱和点寻优,获得不同温度、光子通量密度组合条件的CO2饱和点,进而构建CO2优化调控模型。异校验结果表明,CO2饱和点实测值与预测值相关系数为0.965,最大相对误差3.056%。提出的CO2优化调控模型可动态预测CO2饱和点,为实现设施CO2精准调控提供了可行思路。     

基于离散曲率的温室CO2优化调控模型研究

提出了基于离散曲率算法的温室CO_2优化调控模型,通过设计嵌套试验采集温室不同温度、光照强度、CO_2浓度组合下的番茄光合速率,利用支持向量机回归算法(Support vector regression algorithm,SVR)构建光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用L弦长曲率算法实现CO_2响应曲线离散曲率的计算,利用爬山法获得不同温度、光照强度组合条件的CO_2响应曲线曲率最大点,以此作为效益最优的调控目标值,进而基于SVR构建CO_2优化调控模型。结果表明,调控模型的决定系数为0. 99、均方根误差为4. 42μmol/mol、平均绝对误差为3. 17μmol/mol,拟合效果良好。与CO_2饱和点目标值的调控效果对比发现,理论上CO_2供需量平均下降61. 81%,光合速率平均减少15. 58%;验证试验中,相较饱和点调控下光合速率平均下降15. 14%,CO_2供需量下降57. 61%,相较自然条件下光合速率升高26. 70%。说明此温室CO_2优化调控模型具有高效节能特点,为设施作物CO_2高效精准调控和节本增效提供了理论基础。     

基于支持向量机回归的营养液调控模型研究

针对目前设施栽培中营养液动态调配精确度低的问题,提出一种基于支持向量机回归(Support vector machine regression,SVR)的营养液调控模型.首先,通过设计嵌套试验采集了13个温度、50组不同Knop营养液(A:99％Ca(N03)2·4H20、B:98％KN03、C:99％KH2P04、D...     

基于改进型鱼群算法的番茄光环境调控目标值模型

针对光温耦合条件下番茄光环境调控目标值难以快速、精确获取的问题,在光温嵌套光合速率试验结果基础上,为提高人工鱼群算法寻优速度,基于视野和步长动态调整思想,提出了改进型鱼群算法的光温耦合寻优方法,对不同温度下光饱和点进行快速精准寻优,建立了番茄光环境调控目标值模型,模型决定系数为0.999 9。验证试验结果表明,不同温度下光饱和点的模型计算值与实测值高度线性相关,相关系数为0.988,最大相对误差在±2%内,明显优于遗传算法构建模型的相对误差(±6%)。快速、动态获取不同温度下光饱和点,对设施光环境精准调控效率具有重要意义。     

基于灰色支持向量机组合模型的农产品产量预测

鉴于灰色预测模型和支持向量机各自的优点,将灰色预测模型与支持向量机相结合,提出灰色支持向量机组合模型,并将该模型应用于花生产量预测中。结果表明,与单一支持向量机和灰色预测模型相比,灰色支持向量机组合模型的预测精度明显提高。     

基于支持向量机的水资源开发利用评价模型

基于支持向量级模型良好的泛化能力,构建了区域水资源开发利用程度的支持向量机评价模型.针对评价标准,采用均匀分布随机函数,在3个标准间内插10个样本,形成共30个样本用于支持向量机的训练,实现了对西安市水资源开发利用程度的综合评价.实例研究表明,运用支持向量机分类模型进行区域水资源开发利用问题研究,评价结果合理、可靠,可以为区域水资源开发利用评价提供一种新的方法.     

基于支持向量机的水资源开发利用

基于支持向量级模型良好的泛化能力，构建了区域水资源开发利用程度的支持向量机评价模型。针对评价标准，采用均匀分布随机函数，在三个标准间内插10个样本，形成共30个样本用于支持向量机的训练，实现了对西安市水资源开发利用程度的综合评价。实例研究表明，运用支持向量机分类模型进行区域水资源开发利用问题研究，评价结果合理、可靠，可以为区域水资源开发利用评价提供一种新的方法。     

基于高斯曲率最大化的蓝莓温室光照与CO2综合调控策略

针对目前温室光照、CO₂调控效益不高等问题,提出了一种基于高斯曲率最大化的蓝莓温室光照和CO₂综合调控策略。首先通过采集不同温度、光照强度、CO₂浓度嵌套下的蓝莓净光合速率,建立不同温度下包含光照强度、CO₂浓度的蓝莓净光合速率机理模型;接着根据不同温度下蓝莓光合速率机理模型的高斯曲率函数构造适应度函数,并采用粒子群算法进行最大值寻优,计算高斯曲率最大值所对应的光照强度和CO₂浓度,获得不同温度下光照强度、CO₂浓度高斯曲率最大点;最后基于多项式拟合,建立不同温度下光照、CO₂综合调控策略。通过与最大净光合速率饱和点的调控对比发现,平均光照强度下降60.73%,CO₂浓度下降25.00%,而平均净光合速率仅下降14.29%。与实际蓝莓净光合速率对比发现,采用本文提出的光照、CO₂综合调控策略,蓝莓净光合速率较实际值平均提高1.87倍以上。说明本文提出的光照、CO₂综合调...     

支持向量机多分类模型的洪水分类

尝试使用支持向量机多分类模型在洪水分类中的应用,以长江流域宜昌站为研究对象,采用历史文献中的相关数据,验证了支持向量机的多分类法应用于洪水分类的可行性。由于受数据资料的限制,样本数据选取对测试数据分类结果的影响作了探索性分析,如何优化样本数据的选择有待做进一步的深入研究。     

基于支持向量机模型的水质评价研究

将支持向量机方法应用到水质评价中,建立了RBF核函数支持向量机评价模型。根据石头口门水库水质特征,选择溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数等五项指标作为输入因子进行评价,并与综合水质评价法、模糊综合评价法比较。研究结果表明石头口门水库主要为Ⅱ类和Ⅲ类水,呈汛期较差、非汛期较好的变化规律。通过实例验证,说明支持向量机方法能够较好的解决分类评价问题,评价结果良好,符合客观事实,具有很好的研究价值和推广前景。     

多目标鱼体对象提议检测算法研究

鱼的行为变化除了可以反映其自身健康状况外,还对分析水质变化具有重要意义,而精确、快速的鱼体目标检测是行为变化分析的基础。针对现有多目标鱼体检测算法存在检测定位精确度低的问题,提出了一种简单、有效的多目标鱼体对象提议检测算法。提取鱼体图像的骨架和边缘信息,制定新的窗口打分策略生成候选窗口,训练PCA卷积核提取鱼体图像前景和背景特征,利用支持向量机（Support vector machine,SVM）识别得到鱼体目标所在的候选窗口,运用非极大值抑制算法剔除冗余窗口完成目标检测。实验表明,基于新的窗口打分策略生成的候选窗口比Edge Boxes算法得到的候选窗口具有更高的召回率,召回率最高可达96.9%,对候选窗口的最高识别准确率可达95.71%。通过本文算法和Edge Boxes-PCANet算法得到的漏检率、误检率和平均检测时间表明,本文算法的综合表现更优,说明本文算法可以高效精确地实现多目标鱼体检测。     

基于改进粒子群算法的排涝泵站优化调度分析

针对泵站节能降耗问题,建立了站内优化调度模型,并利用混沌理论改进粒子群算法,开展站内调度方案寻优问题研究。研究结果表明,采用混合粒子群算法,收敛速度快,求解精度高,较适合泵站优化调度求解;采用3时段优化分析时,优化方案耗电量为23.34万kWh,节省电量3.46万kWh,取得了较好的优化调度结果。     

基于粒子群算法的联合收割机V带传动结构优化设计

为了能够对联合收割机V带传动结构进行精确的优化设计,深入地研究了粒子群算法在其中的应用。首先,研究了联合收割机V带传动结构优化设计的数学模型,分别分析了目标函数、设计变量以及约束条件;其次,探究了粒子群算法的基本理论,分别讨论的传统粒子群算法和改进粒子群算法的基本理论;最后,进行了算例分析,通过对某自走式联合收割机V带传动结构的优化设计,获得了最优的V带传动结构参数。仿真结果表明利用粒子群算对联合收割机V带传动结构进行优化设计具有好的优化效果。     

基于DE-PSO模型的土地资源优化配置研究

以丹江流域（河南段）2008、2018年Landsat遥感影像数据为主要数据源,采用差分演化算法对研究区2028年的土地利用结构进行优化,并对优化结果进行分析验证,然后将得到的土地利用结构优化结果作为数量约束条件嵌入粒子群算法,设置基本栅格、空间集聚度、土地类型转换、地形坡度规则等多种约束条件进行粒子更新优化,构建了土地资源优化配置的DE-PSO模型。研究结果表明,优化后的2028年土地利用空间格局与研究区实际相符合,且优化后的土地利用空间集聚程度增加,土地利用空间格局在总体上趋于合理;水域面积由406.61 km²增长到448.07 km²,主要表现为丹江口库区库容扩大,其发展趋势符合丹江口水库调水规划和水源地相关政策;模型总体精度为89.54%,Kappa系数为0.859 3,说明建立的模型具有良好的性能。研究结果可为研究区土地资源可持续利用、水源地保护与管理、生态环境保护提供科学依据。     

基于DE-PSO模型的土地资源优化配置研究

以丹江流域（河南段）2008、2018年Landsat遥感影像数据为主要数据源,采用差分演化算法对研究区2028年的土地利用结构进行优化,并对优化结果进行分析验证,然后将得到的土地利用结构优化结果作为数量约束条件嵌入粒子群算法,设置基本栅格、空间集聚度、土地类型转换、地形坡度规则等多种约束条件进行粒子更新优化,构建了土地资源优化配置的DE-PSO模型。研究结果表明,优化后的2028年土地利用空间格局与研究区实际相符合,且优化后的土地利用空间集聚程度增加,土地利用空间格局在总体上趋于合理;水域面积由406.61km2增长到448.07km2,主要表现为丹江口库区库容扩大,其发展趋势符合丹江口水库调水规划和水源地相关政策;模型总体精度为89.54%,Kappa系数为0.8593,说明建立的模型具有良好的性能。研究结果可为研究区土地资源可持续利用、水源地保护与管理、生态环境保护提供科学依据。     

基于改进樽海鞘群算法的四旋翼飞行器姿态优化控制

针对集总干扰下四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法通过线性扩张状态观测器来估计和补偿集总干扰的影响,提高控制器的稳定性;借助非奇异终端滑模面有限时间收敛的特性设计控制律,加快控制器的收敛速度;控制器的稳定性分析由Lyapunov函数得以证明。引入樽海鞘群算法来优化控制器中的参数,提升控制性能。进一步地,引入一维正态云模型与自适应算子来克服参数整定算法的固有缺陷,增强其优化能力。通过仿真与试验验证了本文方法的有效性与实用性,结果表明:在阵风干扰下,本文方法比线性自抗扰控制策略具有更高的跟踪精度、更强的抗干扰能力与更快的响应速度。