基于NGO-CNN-SVM的高标准农田灌溉工程施工成本预测

为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林（random forest,RF）筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization,NGO）对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R²、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明：基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R²达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R²达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R²达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。     

水泥搅拌桩单桩承载力影响因素研究

目的 水泥搅拌桩单桩承载力的大小对复合地基承载力的大小起着举足轻重的作用.但是很多试验实测结果表明:在复合地基中,单桩承载力发挥值均没有达到理论计算值.因此有必要对水泥搅拌桩单桩承载力的影响因素进行研究.方法 通过对某道路工程水泥搅拌桩钻芯取样试验研究.结果 总结出钻芯取样扰动、桩距大小、场地地质差异等因素均影响水泥搅拌桩单桩承载力.结论 :针对水泥搅拌桩复合地基单桩承载力计算公式提出改进意见,为水泥搅拌桩复合地基的设计提供一定的参考.     

关于雨滴降落终极速度的量纲分析

目的分析量纲分析法的基本原理、量纲和谐原理和Ⅱ定理及其分析法的一般步骤,探讨求解雨滴降落的终极速度的新方法．方法选用半定量的量纲分析法求解三种雨滴降落模型的终极速度．结果将用量纲分析法求得的雨滴降落终极速度与应用牛顿运动定律分析雨滴降落的终极速度结果相比较,结果相一致．结论量纲分析法求解雨滴降落终极速度显示了很大的便捷性,其忽略了复杂的过程分析,仅仅考虑可能影响物理结论的相关物理量,并直接找出物理量之间的内在关系,为物理教学和科研工作提供了一种新的思路．     

中日传统家具的用材文化比较

中日传统家具由于受不同的社会因素的影响,形成了各自不同的选材原则。在传统家具的用材方面,中国传统家具表现出一种独具特色的"硬木"文化情结,而日本传统家具则表现出一种"轻材质重工艺"的审美意趣。日本传统家具在选材与用材方面的审美意识应成为中国对日出口家具企业进行原材料选择、成本分析与产品设计定位的依据。     

昆明地区昭觉林蛙种群的繁殖研究

2004年10月～2006年12月观察了昆明地区昭觉林蛙(Rana chaochiaoensis)的产卵期、产卵量、孵化时间、孵化率以及蝌蚪期持续时间等.结果显示,昆明地区昭觉林蛙的产卵期为每年10～11月;产卵量平均为1 859.92粒·团-1;完成胚胎发育期全过程需8～9d;蝌蚪孵化率达99%以上;蝌蚪期持续时间为6个月,Ⅰ期蝌蚪发育历时130d,Ⅱ期蝌蚪发育需42d,从蝌蚪进入第Ⅲ期到观察超过50%的幼蛙登陆为10d左右.昭觉林蛙繁殖时对产卵场的选择条件为足够的水域面积、水温和丰富的水草.     

试论高品质居住小区景观设计的基本理念和风格

通过对高品质居住小区特征与内涵的分析,提出了"以人为本"是"高品质小区"的基本设计理念以及用"小区自己的方式"来设计才能真正体现高品质小区的设计风格的观点.以此构建集人性化、休闲化、个性化等特征于一体的生态环保小区、文化小区.     

DEM在林火行为模拟中的应用

林火行为具有时间和空间特征,利用DEM(Digital Elevation Model)对林火行为进行3维模拟是一个很有前景的研究方向。本研究利用ArcView实现DEM数据源的提取、模型转换,通过林相图和地形图的配准,将影响林火蔓延的可燃物因子与DEM结合,进行效果图显示,为林火行为的3维模拟进行了有益的实践。     

陇中黄土高原半干旱区9个燕麦品种籽粒产量及其营养价值研究

本研究对9个燕麦(Avena sativa)品种的主要农艺性状、种子产量和籽粒营养品质进行了比较,以期筛选出适宜在陇中黄土高原半干旱区生产利用的燕麦品种。结果表明：供试燕麦品种均属于中熟型,在当地均能成熟;9个燕麦农艺性状、种子产量及籽粒营养品质之间存在显著差异(P<0.05),‘迪燕1号’的株高和穗长最高,分别为150.00cm和30.50cm,但种子产量最低,为1734.20kg·hm^-2,穗粒数和穗粒重均以‘魏都莜5号’最高,分别为128.4粒和2.84g,‘晋燕17号’的种子产量和淀粉含量最高,分别为2500.00kg·hm^-2和53.68%,但粗蛋白含量最低,仅为15.95%,‘张莜8号’的千粒重最高,为28.20g,粗蛋白含量以‘张莜9号’最高,达18.75%,‘坝莜18号’的β-葡聚糖和粗脂肪含量最高,分别为4.37%和6.35%。应用灰色关联度理论方法对9个燕麦品种的主要农艺性状、种子产量与籽粒营养品质指标进行综合分析得出,‘晋燕17号’‘魏都莜5号’‘迪燕1号’综合性状较好,适宜在陇中黄土高原半干旱区种植及推广。     

基于CNN-Transformer的农作物病虫害知识问答意图识别与槽位填充联合模型

意图识别与槽位填充是农作物病虫害知识问答中问题理解的两个重要任务。在已有面向农业领域的研究中,上述任务仍被视为两个完全独立的子任务,并且未充分利用意图识别与槽位填充的语义信息。为此,该研究提出一种基于CNN-Transformer的意图识别与槽位填充联合模型（CDPCT-IDSF）。该模型根据农作物病虫害文本语义复杂设计CNN网络与多层Transformer结合强调局部的有用信息以缓解语义缺失问题;然后在Transformer解码器中引入对齐保证输入与输出一对一关系以提高识别正确槽位标签的能力。此外,进一步构建了包含20个意图类别、12个槽位类别和11242条标注样本的农业病虫害知识问答数据集进行对比试验,CDPCT-IDSF模型在该语料库上的槽位填充F1值为94.36%,意图识别精度为92.99%,整体识别精度为87.23%,优于其他对比模型,结果证明了所提模型在农作物病虫害意图识别与槽位填充任务上的有效性,可为面向农作物病虫害的知识问答研究提供理论支撑。     

长白山杜鹃花基因组DNA提取及RAPD体系的建立

采用改良的CTAB法提取杜鹃花的基因组DNA,所得的DNA纯度高、质量好,可用于RAPD分析.筛选出的杜鹃花RAPD反应的最佳体系为25μL反应体系中包括模板DNA20～200ng.引物10pmol,dNTPs100μmol·L-1,TaqDNA聚合酶0.5U,Mg2 2.5 mmol·L-1,10xbuffer缓冲液2.5 mmol·-1,其余部分用无茵超纯水补充.PCR扩增程序为94℃预变性5 min;94℃变性1 min,37℃退火1min,72℃延伸2min,40次循环;72℃最终延伸7min.应用优化后的反应体系PCR扩增获得的RAPD指纹图谱带型清晰,重复性好,为长白山杜鹃花品种鉴定、分类的研究提供了一定基础.