基于时间序列和多元模型的集约化猪舍温度预测

目的 从挖掘猪舍历史环境参数数据时序信息角度出发,提出基于时间序列模型和多元模型序列的猪舍温度预测模型。方法 采取缺失部分环境因子统计预测,评估猪舍环境中相对湿度、二氧化碳浓度、氧气浓度等环境因子对温度预测的影响程度。针对猪舍温度时间序列进行数据预处理,滤除错误值和缺失值,采用时间序列模型构建基于门控循环单元网络(Gated recurrent unit,GRU)的猪舍温度预测模型,采用多元模型建立基于梯度提升决策树(Extreme gradient boosting,XGBoost)缺失值重要程度的猪舍温度预测模型。将该预测模型用于预测广东省某集约化猪场母猪分娩舍温度,并与循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)模型、反向神经网络(Back propagation neural network, BPNN)模型进行对比试验。结果 对比温度预测值与实测值发现,基于GRU模型对应的猪舍温度均方根误差和平均绝对误差分别为0.25和0.19 ℃,平均绝对百分比误差为0.65%;基于XGBoost多元模型的猪舍温度均方根误差和平均绝对误差分别为1.21和0.71 ℃,平均绝对百分比误差为2.50%。在时间序列的温度预测模型中,GRU模型表现出更优的预测效果;在多元模型的温度预测中,XGBoost模型的预测效果更优。结论 本研究使用的GRU模型在时间维度上对母猪分娩舍温度的变化起到了预警作用,确定了各种环境参数对温度的影响程度,为养殖环境的精细调控提供了参考。     

西气东输系统城市燃气用户负荷预测

为实现智慧管网建设中天然气分输站场的智能分输功能,需针对用户(尤其是受环境因素影响较大的城市燃气用户)开展负荷预测,为分输支路应用人工智能算法预测和调整分输控制策略提供依据.建立了一种基于多层BP神经网络智能化预测模型,对西气东输管网某燃气用户进行负荷预测,将气温、风速、风向等天气状况参数和历史负荷值作为输入,对比发现...     

一种基于改进时间卷积网络的生猪价格预测方法

针对传统的生猪价格预测方法存在预测精度不够高，容易陷入局部最小值等问题，为更加精准地预测生猪价格，采用随机森林回归(RFR)、极限梯度回升(XGBoost)、轻型梯度提升机(LightGBM)3种机器学习模型和改进网络结构的时间卷积网络(TCN)模型方法，以经过Z-Score标准化预处理的西南地区某省2011—2020年每周生猪价格数据为样本，对生猪价格预测进行研究。结果表明:TCN模型预测结果的均方误差(MSE)为0.340 606，平均绝对误差(MAE)为0.288 424，决定系数(R²)为0.995 683，均优于其他3种机器学习模型；与3种机器学习模型中效果最好的极限梯度回升(XGBoost)预测结果比较，3个指标分别提升了26%、8%和0.15%。改进网络结构的时间卷积网络模型可以更加精准地预测生猪价格。     

基于集合经验模态分解的农业灌溉用水量预测

为提高农业灌溉用水量(非平稳时间序列)的预测精度,利用集合经验模态分解处理江苏省农业灌溉用水量序列(2004—2012年),将其分解成不同尺度上的平稳序列,然后用灰色预测和时间序列法分别对分解后的时间序列进行预测,利用2013年灌溉用水量数据检验预测结果,相对误差小于2%,表明模型预测结果精度较高。本研究为灌溉用水量预测提供了一种新的方法。     

基于传递函数模型的台风中心气压动态预测

[目的]通过ARIMA模型和传递函数模型的预测精度比较找到广东省台风预测中心气压的最好方法。[方法]利用时序图和相关系数对台风的风力、最大风速和中心气压进行相关性分析,得到它们具有很强的相关性。[结果]使用台风风力和最大风速作为输入变量的传递函数模型对样本内数据具有更好的预测效果。[结论]将现代时间序列分析的理论与方法应用于气象预报具有重要的实际意义。     

基于时间序列与小波分析耦合模型区域降雨量预测研究

为提高区降雨量预测精度,提出小波分析与时间序列组合模型。以黑龙江省虎林市858农场区为例,采用小波变换A Trous算法将小波信号分解,对分解后各小波变换序列互相关分析,随后运用时间序列分析分别对该农场周期项W 1(t)、随机项W2(t)、趋势项C2(t)模型求解,采用小波重构算法得到组合模型。运用该模型模拟该区1999~2014年降雨量,结果与实际测量值接近。预测未来3年短期降雨量,为指导区域农业生产及管理提供科学依据。     

黑龙江省风预报质量检验系统设计与实现

正为客观评价面向公众发布的风预报准确率水平,促进风预报准确率的提高,按照国家气象局预报与网络司下发的《城镇气象要素预报的风预报质量检验办法》设计了黑龙江省风预报质量检验系统。1评分方法风预报评分的检验对象是城镇气象要素预报中以风力等级为单位的风速预报和以方位角为单位的风向预报。分别对风向、风速预报进行检验,并对风预报进行综合检验。对风向预报的检验,主要计算风向预报     

面向亚热带丘陵区小流域土壤有机碳空间预测的四种模型构建及性能比较

土壤是陆地生态系统最大的碳库,在提升生态系统服务功能和调节气候变化等方面发挥关键作用。对复杂多变环境下土壤有机碳(SOC)含量的精确预测将有助于正确评估区域土壤质量和碳汇功能。本研究以亚热带丘陵区一个典型小流域为研究对象,以地形、气候和植被三类环境变量为驱动因子,分析支持向量机回归(SVR)、随机森林(RF)、极端梯度提升算法(XGBoost)和轻量级梯度提升机(LightGBM)四种不同的机器学习算法在土壤(0~20 cm)SOC含量预测中的精度差异,并筛选影响SOC分布的主要环境影响因素。结果表明,RF模型、XGBoost模型和LightGBM模型均能较好预测SOC含量,以RF模型的表现相对最佳(R^(2)=0.540),其预测精度优于XGBoost(R^(2)=0.528)和LightGBM模型(R^(2)=0.504)。而SVR模型的预测精度(R^(2)=0.427)低于模型预测精度的最低可接受值0.50,并不适用于亚热带丘陵地貌SOC含量的预测。相关分析表明,在亚热带丘陵地貌区,地形(主要为海拔)对几种模型预测的贡献最大,是预测SOC的重要环境变量。基于四种模型预测的SOC数字制图显示,SOC空间分布趋势总体相似,均表现为北部区域、西南和东南边缘区域SOC含量较高,而中部区域SOC含量普遍偏低。     

基于支持向量机回归的猪肺疫发病率预测模型研究

为探明支持向量机回归(SVR)模型在动物疫病定量预测上的效果,以便为动物疫病防控决策提供依据,利用广西2007—2013年的猪肺疫月发病率时间序列,进行了SVR模型预测猪肺疫月发病率效果的研究。首先,以自相关函数法和Cao方法相结合,确定该时间序列的时间延迟为2,嵌入维数为6,并对其进行相空间重构;然后,依据主分量分析(PCA分布)方法判定该时间序列具有混沌特性,表明其在重构相空间中进行分析预测是可行的;最后,基于相空间重构结果构建SVR模型,分别采用网格搜索算法、遗传算法、粒子群算法对模型参数进行优化,并分析预测效果。结果表明,运用遗传算法优化SVR模型参数预测效果最优,平均绝对偏差(MAD)为0.043、均方误差(MSE)为0.003、平均绝对百分误差(MAPE)为0.202。可见,采用遗传算法优化的SVR模型对猪肺疫发病率的预测是可行有效的。     

新疆潜在蒸散分形特征与R/S趋势分析

[目的]分析新疆潜在蒸散的时间序列,判断时间序列的分形结构,对新疆潜在蒸散的变化趋势进行预测.[方法]应用Penman-Monteith模型计算了新疆53个气象台站1955～2008年的潜在蒸散量时间序列,并采用配分函数(统计矩)判定该时间序列的分形结构,再利用重标极差分析法(R/S)对新疆潜在蒸散变化趋势进行预测.[结果]配分函数τ(q)与q的线性关系非常明显,对于高阶q取值为10,20,…,100时也成立,依然有较好的线性关系.三个区域年平均潜在蒸散量时间序列存在明显的Hurst现象,Hurst指数分别为0.896 0、0.719 4、0.788 9.[结论]南疆区、北疆区、天山山区1955～2008年潜在蒸散时间序列是一个单分形结构.新疆潜在蒸散变化存在着持续性.其中,南疆区潜在蒸散的持续性最强,天山山区次之,北疆地区最弱.     

森林环境近地表自然风的动态特性

森林环境近地表自然风动态特性是森林环境风场、森林防火理论和室内空调设备送风模式等相关研究的基础.该文通过对北京林业大学鹫峰试验林场森林环境中的近地表自然风采样分析,研究了近地表自然风在二维方向的动态特性.研究结果表明主风向风速的速度均值和方差较大,但平均湍流强度却小于侧向风的平均湍流强度;自然风的风向变化非常显著,当风速均值较小时,风向角度的标准差较大,当风速均值较大时,风向角度的标准差较小;主风向与侧风向的二维风速分布呈正偏态分布,二维风速分布的偏度系数γ3>0,峰度系数γ4>3.其中,侧风向速度分布的偏度系数和峰度系数均明显大于主风向的对应值;近地表自然风在主风向与侧风向的二维风速信号均表现出很高的随机性.此外,主风向与侧风向的二维风速信号间的相关性很低.     

运牛车车厢内风速风向及温湿度变化的监测

为探讨肉牛在运输过程中风速风向和温湿度对肉牛的影响,给防制"肉牛运输应激综合征"提供科学的参数,以及为运牛车车厢结构的改进提供依据,采取了亲处运牛车车厢内进行测量的方法,分别对有蓬运牛车和无蓬运牛车车厢内风速风向、温湿度进行了测量试验。结果表明,运牛车厢内风速都随车速按线性关系增加而增大,车厢前部风速与车厢后部风速、无蓬车厢内风速与有蓬车厢内风速差异都极显著(P<0.01);运牛车厢内温度随车速按线性关系增加而下降;运牛车厢内风向和湿度随车速无规律性变化。综上所述,在气温稍高的季节,采用有蓬车厢运输车进行肉牛的运输对防制"肉牛运输应激综合征"有积极作用。     

青藏高原北麓河地区植被生长季风速及风向的时空分布特征

为青藏高原区域在全球气候变化下风能资源的有效利用以及生态环境保护提供科学依据,以位于青藏高原腹地的北麓河地区为研究对象,定位观测该地植被生长季不同月份(5月、6月、7月、8月和9月)、不同年份(2012年、2013年)和不同高度(0.5m、1.0m、2.0m和4.0m)的风速、风向变化,建立该区植被生长季的风速廓线方程和风向玫瑰图,探讨青藏高原北麓河地区植被生长季风速、风向的时空分布特征。结果表明:1)2012年5月的平均风速(3.15m/s)显著高于6月(2.6m/s)、7月(2.67m/s)、8月(2.46m/s)和9月(2.45m/s),风速随月份推后呈降低趋势;2013年不同月份间风速差异较大,风速随月份推后呈增大趋势。2)风速与高度呈显著的指数函数关系(y=2.15e~(0.118x),R2=0.95,P0.05),且在植被生长季中期(7月)略高于前期(5—6月)和末期(8—9月)。3)青藏高原北麓河地区存在6个频率较高的风向,分别为SE、SSE、S、SSW、SW和WSW,风速在2.5~5m/s。     

果园多风机风送喷雾机聚风筒聚风特性的试验研究

针对传统果园多风机风送喷雾机存在风能利用率低,出风口到靶标之间喷雾四散飘移的问题,对风机配置聚风筒（直筒式、渐缩式、渐开式）的风送喷雾系统的聚风喷雾性能进行研究。通过对聚风筒风场进行仿真模拟,设计对标试验确定了仿真模型与计算的可靠性。设计单因素试验和响应面参数优化试验分析风筒类型、聚风筒长度和风机转速对聚风特性的影响并确定聚风筒的最佳参数设计组合。试验结果表明：有聚风筒的风送喷雾系统对雾滴的胁迫作用明显显著优于无风筒的,且呈现了较好的聚风雾化作用,渐缩式风筒的性能尤为明显;气流集中性能由高到低排序为渐缩式、直筒式、渐开式、无风筒,聚风筒胁迫雾滴的横向穿透性能由高到低为渐缩式、直筒式、渐开式;风筒长度在30～70cm范围内,长度越长,聚风性能越好;随着转速呈倍数的增加,风场速度峰值也呈倍数增加,转速的改变不影响速度峰值的位置。聚风筒最佳参数设计组合为风筒类型为渐缩式,风筒长度为70cm,风机转速1 440r/min,此组合下的风速为4.156m/s,风场纵向幅宽为1 585.32mm。     

乐都地区冬季低空风场分析

根据2007年1月6～11日在青海乐都高店焦化厂地区的大气边界层探测试验得到的资料,分析了该地区的低空风场随高度的垂直分布特征以及随时间的演变特征。结果表明:青海乐都地区冬季风向频率随高度的变化基本保持稳定,主导风向为偏西风,在地面主导风向频率为SW,在10～50 m最多风向频率和次多风向频率相同,分别为NW和WSW,50 m的最多风向频率为NW,100 m的主导风向频率是WNW,NW,150 m往上除了200 m的主导风向为W以外其他的都为WNW。从试验期间平均结果看,低空风速随高度和时间的变化规律比较复杂,平均而言,从地面到100 m风速随高度增加比较快,而100 m后随高度变化较小。     

黑龙江省东部地区风能资源数值模拟误差分析

利用MM5＋ CALMET模型对黑龙江省东部地区2009年6月～2010年5月进行风能资源数值模拟,并与3座测风塔实测风速进行误差对比分析.结果表明,在10 m处,各测风塔年平均风速模拟值小于实测值,10 m以上,年平均风速模拟值大于实测值;模拟风速频率在2 ～5 m/s小于实测风速频率,在6～ 10 m/s大于实测风速频率,＜10 m/s与实测风速频率基本相当;模型对风向的模拟效果不如对风速的模拟效果,虽然70 m高度模拟主导风向与实测风主导风向基本一致,但模拟值与实测值相差较大;模型对风能频率的模拟效果优于对风速频率与风向频率的模拟.     

筒式风能采集系统及其试验研究

为了克服现有技术中风能采集装置对风速或风向适应能力不足、风能利用率不高的问题,提出了一种适合城市高空风能利用的新型筒式垂直轴风力发电系统,其不仅具有很强的风向适应能力,而且能够在较低风速时,充分利用导风板将风力集中到筒式风能采集系统内,提高了风轮利用风能的效率。这种风力发电系统将与城市高层建筑构成一体化,充分利用高空风能优势进行发电,噪音小,不会给城市的生活和工作带来影响。介绍了该筒式风能采集系统的主要组成部分,以及实验结果,初步证实了该设计的可行性。     

油松毛虫成虫迁飞特性的研究（Ⅰ）─—影响油松毛虫成虫迁飞因子的分析

用昆虫雷达对油松毛虫成虫自然种群的观测资料与影响成虫迁飞气象因子的逐步回归分析表明，油松毛虫成虫迁飞的虫口密度与温度、空气相对湿度、海拔高度、风向和风速等因子均有相关关系，其中以风速和风向的关系最为密切，其次为成虫迁飞过程中的温度和海拔高度。成虫迁飞的最适气温为２２．６℃，最适海拔高度为１０１０ｍ左右，在这样的条件下，成虫可以受到风的辐合作用，具有飞行一定距离的能力。根据统计结果，油松毛虫成虫迁飞活动时间一般在每日１９：００～２３：００。     

风场及光伏电场配置对阵列风沙结构影响的模拟分析

以对比分析不同风场及电站配置模式下光伏阵列对风沙输移的影响差异为研究目的,通过风洞模拟实验对不同风速、风向、电站阵列行距及是否布设麦草沙障时阵列在0~50 cm内的输沙情况进行分析,并对风沙流结构进行了探讨。结果表明:1)在0~50 cm高度范围内,阵列模型的输沙率与风速大小呈正比,与集沙高度呈反比,3个试验风速下输沙率均以多项式拟合关系最佳;2)当风向为南风时阵列输沙率及其风沙流结构特征值(λ)最高,南风(180°)、东北风(45°)、西北风(315°)的输沙最佳拟合函数分别为多项式函数、对数函数和指数函数;3)当阵列行距为20 cm时(以野外电场为原型等比例缩小值)阵列输沙率最高;4)当阵列前端布设麦草沙障后阵列风沙流结构特征值(λ)为1.75,即此时风沙流呈不饱和状态,具有挟沙能力。