基于人工神经网络的辽宁省粮食产量模型预测研究

利用辽宁省1983～2008年粮食产量数据,建立了粮食产量预测的3层BP网络模型,网络拓扑结构为6-6-1。用此模型对作物产量进行预测,并与多元线性回归预测结果进行比较。结果表明,人工神经网络预测的最大误差为1.57%,平均误差为0.79%,网络预测精度为0.97,说明人工神经网络模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力,为粮食产量预测提供了一条新途径。     

应用型GIS模型分析在林业中的应用

应用人工神经网络滚动预测方法,采用5-25-5神经网络结构建立实验区红桦林5个龄组的蓄积量预测模型,预测了实验区2000~2004年红桦各龄组蓄积量。幼龄林预测平均相对误差为1.138%,中龄林预测平均相对误差为0.051%,近熟林预测平均相对误差为0.362%,成熟林预测平均相对误差为0.156%,过熟林预测平均相对误差为0.009%。实验的预测值与实际值吻合度高,用该模型进行预测的可信度是较高的。     

农产品市场价格短期预测方法与模型研究——基于时间序列模型的预测

为提高农产品市场价格的预见性,及早采取措施减缓价格波动,以全国西红柿月度批发市场价格为预测目标,综合利用季节虚拟变量法、Census X12法、移动平均比率法、Holt-Winters季节指数平滑法、SARIMA法等建立短期预测模型,并根据模型预测误差大小赋予不同的权重值,从而建立组合预测方法。实证分析结果表明:单一模型预测误差波动较大,总体上随着预测周期变长精度下降。在2009年的评估预测中,所建立的5个单一短期预测模型平均绝对误差百分比(MAPE)为10%左右,其中Holt-Winters季节指数平滑法建立的短期预测模型精度最高,MAPE为6.81%。如果预测提前期为3个月,SARIMA模型的预测精度更高,准确率达到95%以上。在实证分析的基础上,采用组合预测方法对2010年西红柿价格进行了预测。     

粮食产量预测理论、方法与应用Ⅱ.粮食生产潜力短期预测理论、模型及其应用

粮食生产潜力短期预测结果可以检验粮食中长期生产潜力预测的准确性和为国家提供制定粮食生产战略的科学依据。粮食生产潜力短期预测理论即"趋势-波动理论",它建立在粮食或作物"现状生产潜力"概念和"天-人-地概念模型"基础上,预测模型为最佳移动步长条件下的多年单产移动平均趋势模型,实际预测时采用系统预测方法。11个研究案例预测的平均误差为0.77%,最大误差为2.99%,预测精度高。本研究初步结论是:粮食生产潜力短期预测理论和模型是科学和实用的。     

基于机器学习的焦油预测模型研究

为研究卷烟焦油预测模型,以焦油的释放量为研究对象,运用不同的回归方法进行焦油预测研究,以各个模型的标准化均方误差为评判尺度,对各个模型的预测效果进行了比较.结果表明,各模型的预测精度差别较大,整体来看机器学习方法对于焦油的预测精度较高,其中以随机森林算法回归对于焦油的预测精度最高,表现出较高的预测精度和良好的稳定性,其次表现较好的机器学习算法为支持向量机回归方法.因此,在焦油预测应用或研究中可以运用随机森林或其他机器学习方法对焦油进行建模预测.     

基于灰色理论和回归分析的需水量组合预测研究

【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划提供理论依据。【方法】建立基于灰色预测和线性回归预测的需水量组合预测模型,以深圳大鹏半岛需水量为例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进行了比较。【结果】单独采用灰色预测模型和线性回归模型进行预测的平均误差分别为6.5%和2.5%,而基于灰色预测和线性回归的组合预测模型的平均误差仅为1%。【结论】组合模型的预测精度较单一模型的预测精度明显提高,并且该模型可以更全面地反映需水量的变化规律。     

小麦赤霉病CBR预测模型参数的优化

基于类比推理人工智能方法 CBR原理建立了以时间序列为轴线的小麦赤霉病滚动预测模型。为提高模型预测的准确性,利用安徽省农作物病虫数据库,结合专家经验会商的结果,优化筛选该预测模型中的预测单元、预测阶段、各预测阶段的权重、气象因子及其权重等各关键预测参数,并检验其预测的准确性。结果表明,运用优化后的参数,小麦赤霉病CBR预测模型常年预测准确率可达84.21%。故优化后的预测参数可用于小麦赤霉病CBR预测模型。     

不同含水阶段油藏数值模拟开发预测精度分析——以垦西71块东营组为例

油藏数值模拟是油田开发研究和决策的重要工具,其中一项重要功能是利用其对油藏开发指标进行预测。在地质模型一定的条件下,利用油藏数值模拟进行开发指标预测主要受油藏以含水率划分的开发阶段、预测周期等因素影响,开发阶段越早、预测周期越长,不确定因素多,预测误差大。因此在实际应用中,为保证其预测精度,正确把握开发风险,预测周期不宜过长,以5年为宜。     

基于AR模型及MLR模型的汽车行驶姿态预测

运用自回归(AR)建模预测方法及多层递阶(MLR)建模预测方法对汽车行驶姿态进行预测。在详细分析了两种的建模预测方法的基础上,以汽车的侧倾角速度预测为例讨论了两种建模预测方法在汽车行驶姿态预测中的应用。结果显示AR建模预测方法有一定的预测效果,1 s预测平均相对误差为10.56%,MLR建模预测方法由于充分考虑到了汽车运动的时变性和非线性特性,其预测效果更佳,1 s及2 s的预测精度分别比AR建模预测法提高6.44%和7.09%。     

交通事故预测方法研究

交通事故预测是在对已发生事故的数据进行统计、分析和处理的基础上,以事故发生原因和发生的规律为依据,对目前尚未发生的事故预先做出的推测、判断。介绍了几种主要的公路交通事故预测方法,包括线性回归预测法、非线性回归预测法、时间序列预测法的移动平均法与指数平滑预测法、灰色马尔科夫链预测法、基于车速的交通事故贝叶斯预测法、道路交通事故的灰关联分析及神经网络预测方法等,国内、外传统的和主流的交通事故预测的方法,并对几种主要的公路交通事故预测方法的适用条件、优缺点进行了较详细的比较,为相关部门选择合适的交通事故预测方法提供参考。     

基于主成分分析的海南植胶区砖红壤亚类土壤质量评价

[目的]研究海南植胶区砖红壤亚类土壤质量及其变化,并对其土壤质量进行评价。[方法]采用主成分分析法,以少数的综合变量取代原有的多个变量。[结果]第1主成分中,主要以pH、有机质、全N和有效Mo的因子载荷量较大,均达0.600以上。第2主成分中,以代换性Ca、代换性Mg和有效Cu的因子负载量最大,均达0.600以上。第3主成分中,载荷量较大的因子为速效P。提取的3个主成分累计方差贡献率达79.649%,表征了79.648%的土壤质量信息;第1主成分为土壤常规分析因素,第2主成分为土壤阳离子交换性能因素,第3主成分为土壤速效P因素。[结论]土壤速效P为影响海南植胶区砖红壤亚类土壤质量的一个重要因素。     

苎麻种质资源农艺性状主成分及聚类分析

为了揭示我国丰富的苎麻种质资源,充分发掘利用其有益基因,利用主成分分析和聚类分析方法对收集的94份苎麻种质的7个主要农艺性状进行评价分析。利用主成分分析将苎麻的7个性状简化为4个主成分因子,其累积贡献率高达90.35%;其中第一主成分以株高、茎粗、有效株率的影响为主;第二主成分各个性状系数均为正,可以看作是苎麻种质农艺性状的综合反映;第三主成分以分株数、总株数的影响为主;第四主成分以有效株率的影响为主。采用系统聚类分析,将94份苎麻种质材料在阈值为3.79时聚为三个大类,可划分为高株细茎型、矮株粗茎型和1个特殊型。上述结果将苎麻种质资源农艺性状简化为4个主成分因子,并将94个苎麻品种分为3种类型,为苎麻优质品种选育和多功能应用提供参考依据。     

我国东南沿海5个织锦巴非蛤地理群体的形态差异分析

采用聚类分析、主成分分析和判别分析3种分析方法,对我国东南沿海5个织锦巴非蛤群体11个形态性状进行比较研究.聚类分析和主成分分析结果表明,海南三亚与福建厦门群体的形态较近,广东的湛江、深圳和汕头3个群体的形态最近,而这5个地理群体又很明显地分为2组.主成分分析构建了3个主成分,其贡献率为:第一主成分为37.489％,第...     

皖东牛体尺与体重的主成分分析

对皖东公牛体重、体高、体斜长、胸围、胸宽、胸深、管围、坐骨端宽和尻长等9个体尺性状和体重进行了测定,母牛在公牛9个性状基础上增加腹围性状,选择公牛累计贡献率达86.44%、母牛累计贡献率达85.37%的4个主成分进行分析。结果表明,体重、坐骨端宽、胸宽变异系数较大,选育潜力也相对较大。皖东牛成年公、母牛体重与体高、体斜长、胸围呈极显著正相关(P0.01),其他性状间存在不同程度的相关。各主分量的特征根分布较广,第一主成分反映出皖东牛整体结构的生长发育状况,第二和第四主成分主要反映皖东牛中躯和后躯的发育状况,母牛的第四主成分反映皖东牛后躯的发育状况,公牛的第四主成分反映皖东牛骨骼的发育状况。     

离心机主轴形位公差选择标注及检测

介绍了碟式离心机的结构,分析了其传递动力和转动的零件—主轴的功用,选择标注了主轴的形位公差值并提出了单件生产中各项形位误差的现场检测方法。     

我国南海4个真曲巴非蛤自然种群的形态差异分析

采用3种多元分析方法,对我国南海区4个真曲巴非蛤种群的8个形态性状进行比较研究。聚类分析和主成分分析结果表明,广东湛江、海南海口和广东阳江种群的形态最接近,广西北海种群的趋异程度最大。主成分分析构建了2个主成分,贡献率:第1主成分为32.840%,第2主成分为26.106%,累积贡献率为58.945%。判别分析结果表明,4个种群间形态差异显著(P0.01)。建立了4个种群的真曲巴非蛤的判别函数,判别准确率P1为46.7%～100%,P2为40.5%～96.7%,而综合判别率为64.7%。Mantel检验结果表明,欧氏距离与地理直线距离无明显相关性(r=0.0974,P=0.5770)。     

食葵主要农艺性状的遗传变异及相关性和主成分分析

以275个食葵杂交组合为供试材料,对食葵的15个农艺性状进行变异系数、相关性和主成分分析。结果表明:①弯曲度、单盘粒重、产量、单盘粒数的变异系数较大,分别为29.3%、19.5%、19.2%、19.0%;②在相关性上,食葵产量和结实率、单盘粒重是密切相关的,而长势情况对产量的影响也非常大,结实率与籽粒长呈显著负相关,千粒重与单盘粒数、籽仁率为极显著负相关;③主成分分析结果表明,前7个主成分对变异的累计贡献率为84.90%,主成分1的性状均与食葵的产量性状有关,可称为食葵产量构成因子。主成分2的性状均与食葵的商品性状有关,可称为食葵商品质量构成因子;主成分3主要说明叶片越长,花盘直径越大;籽粒越长,但是结实率越低。因此在食葵杂交种和亲本选择时,应注意产量高、株高适中、植株生长健壮,籽粒较长、宽度适中,商品质量好的组合或自交系,所以在食葵杂交种选育过程中,要着重对第1、2、3主成分进行综合选择。     

基于多视角反射光谱的草地叶面积指数遥感反演

随着观测角度和观测平面的变化,同一地物产生的反射率、辐射信息也会产生很大差异。通过地面观测草地多平面多角度光谱反射率和叶面积指数数据,分析了光谱反射率随观测平面、观测角度的变化规律,并模拟TM资料红光(630～690 nm)、近红外(760～900nm)和蓝光(450～520 nm)波段反射率,计算RVI、DVI、NDVI、SAVI、ARVI和MSAVI等不同植被指数,分析不同观测平面和角度下植被指数与叶面积指数的相关性,建立遥感反演模型。结果表明,主平面上光谱反射率各向异性强于垂直主平面,且前向反射率低于后向,垂直主平面上前向和后向反射率呈现一定的对称性。主平面后向观测时植被指数与叶面积指数的相关性大于主平面前向观测、垂直主平面前向和后向观测的相关性。在建立的一元线性、乘幂、对数、指数、多项式等回归模型中,以三次多项式回归模型反演叶面积指数的精度最高。主平面上后向观测的NDVI、RVI、SAVI、ARVI的三次多项式回归模型均达到显著水平,在不同的观测角下,以-30°、-45°时拟合精度最高。     

产地绿竹笋品质及土壤养分的主成分与典型相关分析

应用主成分、典型相关分析方法研究了福建和浙江的12个产地绿竹Dendrocalamopsis oldhami的鲜笋质量指标与土壤养分之间的相关性。结果表明：依据笋品质性状的前3个主成分累积方差贡献率达到84．658％．可选取前3个主成分作为笋品质的综合指标。鲜笋的还原糖、水溶性总糖质量分数最能反映笋营养状况,其次为水分,第三为蛋白质与总灰分。笋品质性状与土壤养分指标有着显著典型相关关系．尤其是第1典型变量之间相关系数为0．99999,其相关信息接近占2组性状总信息的100％。来自土壤养分指标的第l典型变量中DH值、全氮和有机质质量分数对绿竹品质具有较好的预测能力,而鲜笋的还原糖、水溶性总糖、水分可被对方变量的第1典型变量所预测．表3参15     

不同白榆家系苗期耐盐碱综合评价

为筛选耐盐碱白榆家系,以2批白榆家系苗木为材料,分析了有效的耐盐碱评价指标和指标问的相关性,用主成分分析对家系耐盐碱性做了分类.结果表明:检测指标间多存在显著相关;基于苗木有效指标平均值和最高质量浓度胁迫值的主成分分析,分别需提取2和3个主成分,说明以平均值统计,指标间的关联更紧密;以平均值和最高质量浓度胁迫值统计,白...