基于BP神经网络的降雨量预测研究

使用2种方法,即用前5年降雨量来预测后1年的降雨量和用气象资料预测降雨量,应用BP神经网络对降雨量进行预测,试图找出应用BP神经网络预测降雨的最佳方法.通过对青海省10个气象站的降雨进行预测分析,得到结论如下:两种方法均适合于降雨预测,其被选择概率均等.     

BP神经网络最优组合预测方法及其应用

为了解决各种单一传统的预测方法中存在的问题，提出了一种BP神经网络最优组合的预测方法。将单一预测方法所得到的预测值作为BP神经网络的输入样本，相应历史数据的实际值作为样本的输出，经过样本训练达到期望精度，应用BP神经网络进行预测。通过对浙江省农机总动力需求预测，表明该方法比各种单一的预测方法都有更高的精度。     

基于BP神经网络的农机拥有量预测技术

应用BP神经网络技术预测农业机械的社会拥有量，证实了农机拥有量系统的非线性混沌特征，提出了预测的“窗口”最优化方法和预测操作技术。并对今后5年的农机拥有量进行了预测。     

基于BP神经网络的农业机械数量预测

为了提高农业机械化水平、农业生产效率和优化农业产业结构,保证在农业机械生产与实际需求的一致性,在制订农业机械化水平发展规划过程中需要对农业机械数量进行预测。为此,采用基于遗传算法的BP神经网络预测算法,对我国从1997-2013年期间以农机总动力、中大型拖拉机数量和小型拖拉机数量为内容的主要农业装备数量进行预测。预测结果表明,利用遗传算法与BP神经网络相结合的方法预测全国农业机械装备数量,农机总动力预测值与绝对值平均误差为1.080%、农用大中型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.352%、小型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.765%,预测精度稳定,该预测方法适用于本时间序列预测问题。     

BP神经网络在郑州市旱灾预测中的应用及防灾减灾对策

旱灾作为普遍性的自然灾害,已经严重影响到了我国的工农业生产、城市供水和生态环境。选取郑州市作为研究区,建立BP神经网络预测模型,预测郑州市未来10a的降水量,并采用Z指数法分析历年旱灾情况。研究结果表明,BP网络应用于降水量预测是合理可行的,采用Z指数法能很好地反应旱灾情况,该模型对预测郑州旱灾发生情况具有重要参考价值。最后,根据研究结果提出了郑州市防灾减灾的对策。     

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.     

日光温室湿度特点与调控技术

阐述了日光温室内的湿度特点,针对设施蔬菜对土壤水分和空气湿度的要求,提出了日光温室环境调控的关键技术,为日光温室的实际生产提供数据支持和技术依据。     

基于改进BP神经网络的农业机械数据预测研究

为提高河南省农业机械数据预测的精度,获得更可靠的预测结果,提出基于自适应粒子群算法(APSO)优化的误差方向传播(BP)神经网络预测方法,利用APSO算法优越的全局搜索能力更新BP神经网络的权值和阈值,有效结合两种算法的优势,并引用河南省1986-2017年农业机械数据进行测试。仿真结果表明,本文提出的APSO-BP算法比同等条件下BP神经网络算法和PSO-BP算法预测误差平均可降低2.4%和1.35%,可以有效提高预测的速度和精度。     

基于BP神经网络的辽宁省农机总动力预测

为解决农业兼业化、农村空心化和农民老龄化等问题,需要在提高农业机械化水平、农业生产效率、优化农业产业结构和降低农民劳动强度基础上,保证当地农业机械化发展水平符合当地实际需求。因此要求制订农业机械化发展规划所依据的预测数据具有较高的准确性。本文使用遗传算法优化后的BP神经网络以1997~2012年辽宁省农机总动力为时间序列预测模型进行预测。预测结果为:到2014年辽宁农机总动力将达到2.789x107kw,较1994年上涨189.7%,年平均增长5.56%。由预测结果可知,预测值与实际值最大误差2.877%,预测值与历史样本数据之间的绝对值平绝误差为1.124%。预测结果准确性较高,预测精度稳定性较好,为制订农业机械化发展规划提供理论基础和数据依据。     

基于BP神经网络的农机总动力预测

分析了BP神经网络用于预测时存在的不足,进而对基于BP神经网络的时间序列的预测问题进行了探讨.根据BP神经网络结构的特点,依据Z变换理论,提出了这一类预测问题可选用y=x作为传递函数,并分析指出了在BP神经网络中,以y=x作为传递函数与y=a+bx作为传递函数等价的结论,同时指出了网络结构应为两层网络.在此基础上,推导...     

日光温室环境预测模型构建

在借鉴国内外温室环境模型成果的基础上，利用热平衡原理建立了日光温室环境预测模型，该模型综合考虑了自然通风、作物蒸腾、地面蒸发、土壤传热和后墙传热对日光温室室内温湿度的影响，利用室内外的环境参数、室内作物的生长状态和自然通风口开口大小等参数，可以预测日光温室内部温湿度的变化情况，对日光温室环境调控具有一定的指导意义。     

日光温室空气湿度预测模型构建与验证

根据日光温室内水汽质量动态平衡关系,同时全面考虑了作物蒸腾、土壤蒸发、覆盖层内表面凝结和闭膜后的冷风渗透等与湿度变化相关的各种物理过程,建立了温室空气湿度动态预测模型。通过冬季试验验证了模型的预测功能。结果表明:室内空气相对湿度动态预测模型连续日期的预测结果与实测值比较吻合,相关系数为0.897 5,相对误差平均值为9.45%。     

基于神经网络的农业灌溉量预测

以农业灌溉量为研究对象,将其看作灌区有效灌溉面积、年降雨量、粮食总产量的非线性函数,并利用神经网络和灰色预测等方法对其进行预测;在此基础上,再利用神经网络的非线性特征对灌区的灌溉供水量进行预测,并且对山东聊城彭楼灌区的数据进行了验证。结果表明:相对误差较小,预测精度达到了要求。     

日光温室内置式太阳能集热调温装置试验研究

为了提高冬季日光温室内的温度,研究开发了贮蓄太阳热能用于夜间温室内加温的太阳能集热调温试验装置.该装置垂直固定在日光温室内靠近北墙的钢筋拱架上,利用冬季晴天时北墙部位的太阳辐射热量使水增温,并把水储存在蓄热水箱内;夜间温室内温度降到一定程度时,利用所贮蓄的热量再给温室加温.试验结果表明:该装置白昼贮热与夜间加温效果明显,白昼集热可使水温提高20℃以上,夜间用蓄积的热量加温,可以使室内气温平均提高约1.7℃以上.     

日光温室滴灌条件下番茄需水规律研究

采用温室小区作物栽培的试验方法,控制不同生育阶段土壤水分下限,研究了不同灌水条件下日光温室番茄产量、生长指标及水分利用效率。研究发现,水分过高或过低都不利于番茄增产,同时也不利于水分利用效率的提高,当番茄土壤含水量范围(占田间持水量的百分比)控制在苗期60%～65%、开花结果期70%～75%、结果期70%～75%时不仅可以提高番茄的产量,而且可以提高水分利用效率。     

日光温室采光量实时计算及可视化研究

采光性能是温室中作物生长和发育的重要因素,也是日光温室结构设计的基础。为此,在建立日光温室采光量计算数学模型的基础上,通过三维可视化技术实时模拟了日光温室地面在1d中采光量的变化,能够形象地观测到日光温室地面采光区域和采光量的实时变化,从而为分析研究日光温室采光性能及太阳辐射量变化提供了更直观的途径,对正确地设计高产、高效和经济的日光温室具有一定的辅助作用。     

节能薄膜日光温室的设计

黑龙江省位于祖国北部，冬季气侯寒冷，无霜期短，现有温室结构不合理。为此，根据多年的生产调查结果和蔬菜生长要求，考虑到施工的便利性，确定了温室的结构技术参数。     

330m2日光温室秸秆气化炉的设计

秸秆作为一种十分重要的可再生能源随着生物质能源轻化技术的发展以及秸秆气化集中供气技术日渐成熟,有效地解决了农村植物秸秆有效利用问题,节约了能源,减少了对环境的污染。为此,阐述了330m^2秸秆气化炉的技术设计依据及总体设计方案,为黑龙江省及我国北方寒冷地区日光温室供暖提供了新的热源装置。     

日光温室保温性能的试验与优化设计

为了提高具有高纬度以及高寒气候特点的新疆塔城地区日光温室的保温性能,针对该地区两种不同结构的日光温室,通过对这两种结构日光温室的测试结果,分析了在高寒气候下温室结构参数对日光温室保温性能的影响;同时,运用优化日光温室结构参数的方法,再采用优化设计的结构参数建造温室.经优化后温室保温性能验证实验表明:优化温室比当地近年建造的温室室内气温高6℃,室内最低温度偏离度仅为10.4%,在当地成功地实现了越冬生产.     

不同灌水水平对日光温室萝卜产量及水分利用效率的影响

采用温室小区作物栽培的试验方法寻求温室萝卜适宜的灌水控制指标,通过对全生育期土壤水分下限的控制,研究了不同灌水条件下日光温室萝卜产量、产量分配及水分利用效率.研究发现,水分过高或过低都不利于萝卜增产,同时也不利于水分利用效率的提高,水分适宜(RT70处理)不仅可以提高萝卜的产量,而且可以提高水分利用效率和灌溉水利用效率.本研究对温室萝卜节水灌溉的进一步研究具有重要的科学指导意义.