基于深度学习的湘赣鄂地区植被变化 及其影响因子关系模型

构建NDVI及其影响因子之间的关系模型是对区域植被变化进行预测的重要方法之一,然而传统的模型大多通过线性回归方法构建,且主要选取单一影响因子进行模型构建。深度学习是一种有效训练深层神经网络的机器学习算法,具有训练速度快、预测精度高的优点,近年来被应用于图像识别、回归分析等各领域。笔者引入深度学习方法,以气象、土壤、地形等多因子为模型自变量,以MODIS-NDVI为因变量构建关系模型,应用于湘赣鄂地区2005—2015年植被变化的预测中,对所建模型的适用性进行了评价。结果表明:深度学习模型与线性回归模型相比预测精度更高,预测效果更好,NDVI深度学习预测值与原始MODIS-NDVI值的相关系数达到0.804。可见,深度学习具有较强的模型构建及预测能力,能够地对区域植被变化进行有效的预测,进而为作物产量估算、冻害监测、植被覆盖度监测等研究提供帮助。     

大型建筑物沉降变形的动态预测方法研究

目的精准预测建筑物沉降的规律及建筑物的变形。方法小波神经网络具有良好的时频局域化性质和神经网络的自学习功能。通过小波分解进行平移和伸缩变换后得到的级数,具有小波分解的一般逼近函数的性质,因此可以用来预报。回归分析的方法可以定量地分析出变型设计过程中设计变量与性能指标之间相互依赖的不确定关系,以此揭示出产品性能指标与影响其值变化的设计变量之间的内在关系。对回归分析模型和小波神经网络模型做简单介绍,以宿州市某建筑大楼的沉降点观测数据为例,对2种模型的预测结果进行检验,在变形监测中分析其精度和可行性。结果回归分析模型预测误差最大值为-0.4 mm,最小值为0.1 mm;小波神经网络模型预测误差最大值为-0.21 mm,最小值为-0.01 mm。结论通过实例证明了2种模型的可行性,为变形分析中将影响变形的直接因素纳入模型提供了一定的参考。由于不同建筑物的荷载情况等因素的差异,模型的运用可能有一定的局限性,仍需要大量的实例进行验证,在有些情况下需要将荷载因子进行变换,才能获得较好的拟合度。     

基于BP网络的微米长纤维异型车用模压制品性能预测

为实现对微米长纤维模压汽车构件的产品性能进行预测,建立了模压产品性能预测神经网络模型.根据对工艺和实验数据的分析及预测目标等条件,确定了模型的结构.通过对比不同学习算法的性能,选择LM算法为模型的学习算法.以实验数据为样本训练并测试所建模型.试验结果表明:所建预测模型具有较高的预测精度,基本满足产品性能预测的要求.     

线性模型与机器学习模型对牦牛体重预测的比较

本研究测定革吉那布地区102头2岁龄的牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,按不同比例划分训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、支持向量机)分别构建体尺性状与体重之间的回归预测模型,比较线性回归模型与机器学习模型在利用体尺性状预测体重时的准确性。结果表明,随着训练集数据的增加,线性回归模型的预测结果较稳定在0.71～0.80之间,而机器学习方法的预测准确性最高可达0.91。在训练集数据充足的情况下,相比于一般线性模型的方法,利用机器学习方法进行预测具有更高的准确性。     

线性模型与机器学习模型在牦牛体重预测比较

本研究旨在比较线性回归模型与机器学习模型在利用体尺性状预测体重时的准确性。测定102头革吉那布地区两岁龄牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,然后将数据按照不同比例梯度分为训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、支持向量机)分别构建体尺性状与体重之间的回归预测模型。每个比例均重复5次,将体重的真实值与预测值之间的相关系数均值作为当前比例下的模型准确性结果。结果显示,随着训练集数据的增加,线性回归模型的预测结果较稳定在0.71至0.80之间,而机器学习方法的预测准确性最高达到0.91。故在训练集数据充足的情况下,相比于一般线性模型,利用机器学习方法进行预测具有更高的准确性。     

基于神经网络的烟叶复烤回潮过程预测控制模型

针对烟叶复烤回潮过程系统复杂、参数耦合干扰、延迟滞后等问题,以两段式烟叶复烤回潮工艺为研究对象,依据生产中工艺参数实时数据,构建了基于SVM神经网络的烟叶复烤回潮过程预测控制模型。该模型通过训练学习,可以准确描述出口含水率与其它工艺参数之间的内在关系,有效预测二次润叶出口含水率,最大绝对误差不超过0.45%,为烟叶复烤回潮工艺提供了可行的预测控制方案,形成了出口含水率的有效调控,对烟丝生产加工过程具有重要的指导意义。     

基于性能改善深度信念网络的棉花病虫害预测方法

针对与棉花病虫害发生相关的环境信息数据具有大容量、多样性的特点,提出一种基于环境信息和改进深度信念网络(MDBN)相结合的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机(RBM)网络和1个BP网络组成。利用MDBN提取与病虫害发生相关的特征变量,并利用BP神经网络进行病虫害预测。该方法的特点是将自适应学习率引入到DBN的无监督预训练阶段,并从训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等多个方面对MDBN的性能进行优化和改善,从而能够利用MDBN充分挖掘数据集中病虫害预测的特征向量,提高网络的预测精度。对实际棉花病虫害的预测结果表明,MDBN比传统预测模型具有更高的预测精度,是一种有效的农作物病虫害预测方法。     

人工神经网络在农业病害预测中的应用研究

人工神经网络是属于机器学习领域中的监督学习,利用神经网络的非线性逼近能力,对病害的发生时间、感染程度以及病害迁移方向进行预测。相比较于传统的病害预测方式,人工神经网络具有实时性高、精度高、容错性强等特点,为农业现代化提供了另一种技术支撑。本文通过研究资料发现农业病害的发生跟气候有巨大的关系,结合这点并利用神经网络的强大学习能力对历史病害数据与发生程度进行分类处理,最后再利用已训练好的网络模型预测未来病害的发生趋势。     

卷烟劲头的BP神经网络模型预测

[目的]科学地评价卷烟配方中劲头的大小,通过建立BP神经网络模型预测卷烟劲头。[方法]以烟叶游离烟碱百分含量、总烟碱百分含量、结合态烟碱百分含量、游离烟碱占总烟碱比率和水浸液p H作为BP神经网络的输入,感官劲头作为输出,网络训练前对输入指标作归一化处理,然后通过训练样本数据对网络进行充分的训练,获得适宜的参数矩阵,得到卷烟劲头的网络预测模型,最后用训练好的网络模型对检验样本数据进行预测。[结果]卷烟配方中劲头大小的预测值与实际值相对标准偏差小于5%,达到了较好的预测结果。[结论]建立了卷烟劲头的BP神经网络预测模型,该模型对于预测卷烟劲头具有指导意义。     

基于近红外光谱和深度模型转移预测烟丝总糖含量

模型转移主要用来解决一台仪器上开发的模型应用于新场景进行预测的问题。化学计量学领域开发了大量的模型转移方法可以实现多元校正模型转移。然而,随着深度学习技术在光谱数据建模中的广泛应用,传统的多元校正模型转移方法已不适合处理基于神经网络结构的深度学习模型。因此,本文利用深度模型转移策略,将一台仪器上构建的烟粉深度学习模型迁移到新仪器上用于烟丝总糖含量的检测。结果表明,深度模型转移无需标准样品构建传递函数,即可实现对不同仪器、不同样品物理状态之间的准确预测,与重新建立的偏最小二乘(PLS)和卷积神经网络(CNN)模型相比,其预测均方根误差分别降低了33.2%和27.2%。无标样深度模型转移支持在不同应用实践之间广泛共享、扩展深度学习模型,具有较好的应用前景。     

单纵轴流脱粒滚筒的设计与性能试验

针对4LZ–3.0型联合收割机在水稻喂入量和草谷比较大时脱粒滚筒易堵塞的问题,设计了一种单纵轴流脱粒滚筒。该滚筒主要由喂入螺旋装置、辐条、辐盘、脱粒杆齿、排草板组成。脱粒时水稻由搅龙经输送槽输送至喂入螺旋装置处,经螺旋装置叶片轴向输送至脱粒杆齿滚筒进行脱粒。为探讨螺旋装置喂入适应性能,通过单头、双头和三头螺旋装置的选型试验,选定了三头喂入螺旋的脱粒滚筒,以滚筒转速、导向板倒角、脱粒间隙为因素,籽粒破碎率和未脱净损失率为性能评价指标,运用回归分析方法建立了该脱粒系统的数学模型,优化确定了其最佳工作参数组合。试验结果表明:当滚筒转速为800 r/min、导向板导角为23.7°、脱粒间隙为20 mm时,籽粒破碎率为0.113%,未脱净损失率为0.071%。     

横轴流脱粒分离装置的数学模型的建立与试验

横轴流脱粒分离装置滚筒长度限制了其脱粒分离能力,仅被应用于中小型联合收割机。为研究横轴流脱粒分离装置脱粒滚筒转速、喂入量、脱粒间隙等因素对脱粒分离性能的影响,优化装置结构,利用概率学理论建立了横轴流脱粒分离装置的未脱净率和夹带损失率数学模型。对模型正确性验证试验表明,模型对未脱净率的预测相对误差为8.23%,对夹带损失率的预测相对误差为2.90%。仿真分析和试验表明,该模型可反映籽粒轴向分布和脱粒滚筒转速、喂入量、脱粒间隙等参数对脱粒分离性能的影响。     

小区小麦育种联合收获机试验研究

根据小麦育种试验种子收获方法和农业技术要求,通过理论分析和田间试验,研制出小区小麦育种联合收获机。该机可一次完成切割、脱粒、分离、清选、集粮等全部作业。以喂入量、滚筒转速、吸杂风机转速为因素,以脱粒总损失率、脱粒破碎率、分离含杂率为评价指标进行作业性能试验。结合正交试验,应用综合平衡法得出了该机作业时各参数的最优方案为：喂入量0.3 kg·s-1,滚筒转速1 350 r·min-1,吸杂风机转速1 000 r·min-1。以该最优组合作业参数进行田间试验,结果表明,该机平均脱粒总损失率为0.43%,平均分离含杂率为15.03%,平均脱粒破碎率为0.48%,装置罩壳残留率为0,符合小区小麦育种收获要求。     

油菜轴流脱粒装置作业参数对损失率及产尘浓度的影响

针对油菜收获机械在工作过程中产生大量粉尘,危害人体健康、污染环境等问题,对油菜轴流脱粒装置作业参数对脱粒损失率和呼吸性粉尘浓度峰值的影响进行了试验研究。以滚筒转速、脱粒间隙、钉齿间距为试验因素,以脱粒损失率、呼吸性粉尘浓度峰值为试验指标,进行二次回归正交旋转组合试验,建立了各因素与脱粒损失率、呼吸性粉尘浓度峰值之间的回归模型,分析了各因素对指标的影响并对各因素进行优化。结果表明：各因素对脱粒损失率的影响大小顺序为：脱粒间隙>滚筒转速>钉齿间距;各因素对呼吸性粉尘浓度峰值的影响大小顺序为：钉齿间距>脱粒间隙>滚筒转速。对试验所得最优参数进行验证试验,结果显示,当滚筒转速548 r·min^-1、脱粒间隙19.4 mm、钉齿间距150 mm时,脱粒损失率为0.47%,呼尘性粉尘浓度峰值为31.62 mg·m^-3,脱粒损失率相对误差为2.13%,呼吸性粉尘浓度峰值相对误差为4.59%。相对误差较小,优化模型可靠。研究结果可为农作物收获机械的降尘、除尘方案设计提供参考。     

纵轴流双滚筒小区育种脱粒分离装置设计与试验

田间试验机械化是提高作物育种工作效率的关键环节,是获得正确育种试验结果的重要措施。根据小区育种小麦收获试验要求,设计了一种由钉齿式圆柱滚筒与短纹杆—板齿锥型滚筒组成的纵轴流双滚筒小区育种脱粒分离装置,通过论述该装置总体配置方案,完成其关键部件(脱粒滚筒、分离滚筒)结构与运动参数设计计算,确定脱粒滚筒的平均直径为450 mm、分离滚筒的直径为430 mm,两者的转速分别在764-892 RPM和888-1 022RPM,计算得出分离滚筒的脱粒元件数为36个,且装置适宜的喂入量需小于2.7 kg/s。利用该装置进行了育种小麦脱粒分离试验结果表明,当喂入量由1.8 kg/s向2.6 kg/s变化,脱粒滚筒转速为760 RPM、分离滚筒转速为1 020RPM时,装置脱粒损失率为0.32%-0.36%、种子破碎率为0.51%-0.62%、籽粒含杂率为2.48%-2.92%。研究表明,纵轴流双滚筒小区育种脱粒分离装置针对物料脱粒难易程度能够实现有序脱粒作业,其脱出物料分布均匀,有较强的适应性,各项技术指标均达到国家标准要求。     

螺旋叶片带板齿式轴流脱粒与分离装置试验台的研制

针对轴流脱粒机在实际生产中的广泛应用和人们对于脱粒机理的研究还不深入的现状,结合国内外同类技术研究经验,研制了螺旋叶片带板齿式轴流脱粒与分离装置试验台。该试验台可进行轴流脱粒与分离装置工作性能和结构参数的试验与研究,可用于科研、教学和生产等部门。     

大豆收获机纵轴流柔性脱粒装置脱出物分布规律

为探究纵轴流柔性脱粒装置工作参数对脱出物分布的影响以及脱出物分布规律,在自行研制的纵轴流脱粒分离清选试验台上,以滚筒转速、脱粒间隙、喂入量和导流板角度为试验因素,对纵轴流柔性脱粒装置脱出物在轴向和径向的分布变化进行单因素试验,结果表明:1)随着工作参数的变化,轴向和径向脱出物分布趋势变化不明显;2)纵轴流柔性脱粒装置的轴向脱出物、籽粒分布规律符合指数函数分布,豆荚、轻质杂余分布规律符合三次函数分布;3)径向脱出物、籽粒、豆荚、轻质杂余的分布规律符合系数不同的多项式形式。     

可调间隙脱粒分离装置的设计与试验

针对联合收割机田间收获时喂入量不稳定导致收获性能欠佳的问题,提出通过调节脱粒间隙以适应不同喂入量工况的解决斱案。为实现脱粒间隙可调节,基于4LZ–1.0型小型联合收割机,设计了一种直径可调的脱粒滚筒。滚筒由主轴、齿杄、间隙调节机构、间隙控制机构等部件组成。通过间隙控制机构驱动间隙调节机构,改变脱粒滚筒直径,实现脱粒间隙调节,间隙调节范围为10～40 mm。以喂入量、滚筒转速、脱粒间隙为影响因素,以未脱净率、夹带损失率、含杂率为评价指标进行脱粒性能试验。通过回归分析,分析了各因素对装置脱粒分离性能的影响,幵根据综合评价回归斱程分析得出了不同喂入量下的较优滚筒转速及脱粒间隙。喂入量小于0.876kg/s时,滚筒转速应匹配700 r/min的低速档,喂入量大于0.876 kg/s时,应匹配1 300 r/min的高速档。     

轴流脱粒与分离装置的单因素试验研究

利用自行研制的轴流脱粒与分离装置试验台,对凹板栅格尺寸和凹板间隙进行单因素试验研究,得到它们的变化对功耗、断穗率、含杂率、糙米率、茎秆破碎程度、未脱损失率、夹带损失率、总损失率等性能指标的影响规律,对于指导生产具有重要意义。     

基于刚柔耦合的水稻脱粒滚筒仿真分析与试验

为降低4LZ–4.0型联合收割机机收作业中籽粒破碎率,提高清洁度,依托纵轴流差速分段式脱粒滚筒,设计了杆齿、弓齿和刀齿3种形状的脱粒元件,通过改变脱粒元件表面与籽粒碰撞时的接触状态,刚柔耦合成6种类型脱粒滚筒;基于冲量–动量定理对籽粒碰撞过程进行分析,通过仿真试验得到刚性杆齿和刚柔耦合杆齿与水稻籽粒谷物接触时籽粒所受法向力均值分别为28.4 N和22.3 N,籽粒所受切向力均值分别为14.43 N和8.74 N。以前滚筒齿形、前滚筒转速和前后滚筒转速差为影响因素,以水稻籽粒破碎率和未脱净率为评价指标进行3因素3水平正交试验。结果表明：前后滚筒转速差对破碎率的影响最大,前滚筒齿形对未脱净率的影响最大;试验得到的最优组合为前滚筒齿形为弓齿、前滚筒转速为600 r/min、前后滚筒转速差为100 r/min;与刚性脱粒元件相比,带有聚氨酯橡胶套的刚柔耦合脱粒元件可有效降低水稻籽粒破碎率,平均可降低18.5%。