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通过近几年调查比较,防治棉叶螨采用的四种机械中,以大型机车带喷雾机效果最好,中型四轮机车带喷雾机其次,弥雾机居第三位,手动式工农16型喷雾器效果最差。 相似文献
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棉叶螨是影响棉花产量和品质的主要虫害之一。为快速、准确、有效地监测棉叶螨发生情况,利用无人机搭载数码相机获取数码影像,并计算多种可见光植被指数作为初选特征因子,然后采用ReliefF-Pearson特征降维方法选取最佳建模特征,分别构建偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)的棉花冠层叶片叶绿素相对含量(SPAD)值遥感估测模型和棉叶螨严重度遥感估测模型。结果表明,棉叶螨严重度与棉花冠层叶片SPAD值呈显著负相关关系。经过精度评价,确定RF模型具有最佳性能,模型验证的决定系数和均方根误差为0.74、2.13。该研究结果表明利用棉花冠层叶片SPAD值遥感估测模型可准确估测棉叶螨为害情况,为棉叶螨的无损监测和病虫害防治提供参考依据。 相似文献
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基于SVM和AdaBoost的棉叶螨危害等级识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对自然条件下棉叶螨虫害等级识别难的问题,在自然条件下以普通手机采集棉叶图像作为实验对象,首先使用大津法和连通区域标记算法,将棉花叶片图像与背景分离,然后,提取不同棉叶螨危害等级棉叶图像的颜色、纹理和边缘特征数据,使用支持向量机(Support vector machine,SVM)单独进行分类实验,得到平均识别正确率为76. 25%,最后,采用SVM和AdaBoost相结合的算法,生成最优判别模型,实现对棉叶螨危害等级的识别,平均识别正确率为88. 75%。对比实验表明,提出的棉叶螨危害等级识别方法比BP神经网络的平均识别正确率高13. 75个百分点,比单独采用SVM算法高12. 5个百分点,比单独采用AdaBoost算法高8. 75个百分点,SVM和AdaBoost相结合的算法可较好地对棉叶螨危害等级进行识别,为棉叶螨数字化防治和变量喷药提供了数据支持。 相似文献
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基于RBF网络的双燃料发动机排放模型 总被引:3,自引:0,他引:3
建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的天然气/柴油双燃料发动机的排放模型。并利用模型分析了各运行参数对发动机排放的影响。试验证明,该模型可以很好地预测双燃料发动机的排放指标。 相似文献
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径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基函数中心存在的问题,提出了一种基于支持向量机聚类确定径向基网络基函数中心的方法。该方法以最大间隔原理和结构风险最小化原则为前提,利用核方法把输入空间的样本映射到高维特征空间完成聚类工作来确定基函数的数量。采用改进的方法训练的径向基神经网络对黑龙江省农机总动力进行非线性时间序列预测,结果表明:改进的网络在确定网络结构、学习速度和提高网络预测精度方面都有较好的效果。 相似文献
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提出发动机怠速控制的神经网络方法,给出了RBF神经网络模型,并将带遗忘因子的梯度下降法应用于RBF神经网络的参数调整。利用RBF神经网络良好的非线性映射能力,通过对发动机转速及转速变化率映射,得到步进电机相应驱动信号,从而实现怠速控制。实验结果表明,神经网络控制响应快、鲁棒性强,可有效提高发动机怠速品质,改善发动机的性能指标。 相似文献
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为解决玉米单产预测的时效性和业务化问题,以河北中部平原为研究区域,选取与籽粒产量密切相关的叶面积指数(LAI)作为遥感特征参数,对研究区2016—2018年夏玉米单产进行预测研究。基于求和自回归移动平均(ARIMA)模型及径向基神经网络(RBFNN)分别逐像素预测研究区域的LAI,结果表明,基于ARIMA模型的LAI预测精度比RBF神经网络的预测精度高,1步、2步LAI预测结果的RMSE较RBF神经网络分别降低了0.18、0.14 m2/m2,更适合于河北中部平原的夏玉米单产预测。基于LAI监测数据和加权LAI与夏玉米单产的相关性研究成果,并结合基于ARIMA模型的LAI预测数据,得到2016—2018年夏玉米监测单产和向前1旬、2旬和3旬的单产预测结果。结果表明,无论是县域尺度还是像素尺度,向前1、2、3旬夏玉米的单产预测精度均较高,2016—2018年县域尺度预测单产与监测单产间最大相对误差仅为3.73%。 相似文献
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RBF与GRNN神经网络模型在河流健康评价中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
崔东文 《中国农村水利水电》2012,(3):56-61
利用层次分析法构建符合区域中小河流健康评价指标体系和分级标准,基于RBF与GRNN神经网络算法原理,分别构建RBF与GRNN神经网络算法的河流健康评价模型,采用内插法构造网络训练样本,将河流健康分级评价标准值作为“预测”样本进行“预测”,并将结果作为河流健康等级评价的划分依据,对文山州区域中小河流健康状况进行评价分析。结果表明:①RBF与GRNN神经网络模型对区域中小河流健康评价结果完全相同,与BP神经网络评价结果基本相同,表明研究建立的河流健康评价模型和评价方法均是合理可行的,同BP网络算法相比,RBF与GRNN神经网络模型有收敛速度快、预测精度高、不易陷入局部极小值等优点,且调整参数较少,只有一个SPREAD参数,可以更快地预测评价网络,具有较大的计算优势。②文山州区域主要河流健康评价等级为Ⅱ~Ⅲ级,即处于健康与亚健康之间,客观反映了区域中小河流健康状况,可为区域河流的可持续管理和生态环境建设提供参考依据。 相似文献
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基于高斯径向基函数神经网络的十字路口车流量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
采用径向基函数预测功能的神经网络,对十字路口的车流量进行实时预测,仿真实验结果表明使用该神经网络对交又口车流量进行预测可以得到令人满意的结果。 相似文献
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采用一元线性回归模型模拟贝叶斯分析的先验分布和似然函数,建立了基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型,在结合区域的水文特性对数据进行预处理的基础上,将其应用于老挝Namngum水库的月径流量预测中,结果表明,该方法较单一BP神经网络模型和小波-BP神经网络模型而言,有效的提高了月径流量的预测精度;同时相对于确定性水文预报方法而言,基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型定量地、以分布函数形式描述水文预报的不确定度,能向用户提供更多、更全面的信息,为决策提供更有价值的技术支持。 相似文献