基于投影寻踪模型的安康市土地生态安全评价

从影响土地生态安全的自然、社会、经济3个方面选取了17项指标,构建了安康市土地生态安全评价体系,并应用投影寻踪模型进行了相应探讨。结果表明:2001²011年安康市投影值从0.5427上升到3.2170,土地生态安全度不断提高。安康市土地生态安全的威胁主要源于土地经济生态系统,同时土地社会生态系统的限制作用不断减小;其中人均水资源率、人口密度、单位面积粮食产量、单位面积农林牧渔产值、单位面积机械化水平等因子成为安康市土地生态安全的主要限制因素。     

粗糙度不变假设下的大区域冬小麦墒情多源遥感监测方法

大区域农田墒情遥感定量监测对当代精准农业应用意义重大,但如何提高监测精度一直是该领域的关键问题.融合多源遥感的方法可以充分发挥各种遥感的优势,是提高监测精度的重要技术手段.以河南省中东部为研究区域,利用MODIS、Sentinel数据,结合实测土壤含水量,根据植被覆盖、地表粗糙度和不同湿度的土壤对后向散射的贡献,利用BP神经网络模型构建上述参数的关系,分别对研究区2016年3-6月冬小麦高植被覆盖时期0～10 cm、0～20 cm深度土壤墒情反演.根据地表粗糙度参数的性质,提出了地表粗糙度不变假设,并结合遗传算法优化BP神经网络方法(GA-BP),进行对比实验.结果显示:①植被茂盛期,后向散射系数(σ)及其差值(?σ)与土壤墒情均具有一定的相关性,VV极化优于VH极化,差值优于原值;②在反演0～10 cm与0～20 cm深度土壤墒情时,BPσ、BP?σ、GA-BP?σ模型得到的结果精度均依次提高,其中GA-BP?σ模型的均方根误差0～10 cm为4.07％,0～20cm为3.42％;③3种BP神经网络模型皆与0～20 cm深度土壤墒情相关性较好,预测精度较高.研究表明:中原地区冬小麦全生育期地表粗糙度不变假设是成立的,后向散射系数差值(?σ)与土壤墒情的相关性更好,0～20 cm的根部墒情的遥测敏感度更高,     

基于NSGA-Ⅱ的灌区水资源优化配置模型及应用

【目的】解决灌区水资源短缺、农业用水效率不高的问题,为灌区水资源管理提供科学依据。【方法】基于大系统分解协调原理构建了包含灌区作物种植结构和作物灌溉制度的层次优化模型,并剖析第1层模型中灌水时间对灌溉制度优化的影响,以及第2层模型中生态效益对作物种植结构优化的影响。以宝鸡峡五泉灌区为研究对象,构建了2层协调优化模型,并利用非支配排序遗传算法,实现了灌区水资源的优化配置。【结果】(1)以灌水量和灌水时间为优化对象的优化设计方案,可以提高灌区整体经济效益。第2层模型不考虑生态效益时,灌水量与灌水时间同时优化时的经济效益较只优化灌水量时增加1.87%,而第2层模型考虑生态效益时,对应的增长率为1.32%。(2)在作物种植结构的优化模型层引入生态效益优化目标,虽然经济效益有所降低,但优化后的经济效益依然显著高于现状种植结构下的经济效益,方案1、方案2、方案3和方案4与现状情况下的经济效益相比,增长率分别为15.72%、15.27%、15.99%和15.07%。(3)考虑生态效益后,优化后的生态耦合度值与现状相比也有所提升,提高23.5%。【结论】采用第1层模型优化灌溉水量和灌水时间,且第2层模型考虑经济效益和生态效益的方案,可实现水资源最优配置。     

基于1stOpt软件的二元立木材积方程的研究

选取旺业甸实验林场201株落叶松样木胸径、树高、材积精测数据,利用1stOpt优化分析计算软件平台的Levenberg-Marquarat+通用全局优化算法(LM-UGO)拟合二元材积方程,并与前人研究得到较好结果的遗传算法(GA)和加权最小二乘法(WLS)进行比较。结果表明,LM-UGO、GA和WLS均可得到较高精度的二元材积方程,LM-UGO方法能够比GA和WLS法更好地拟合二元材积方程,且具有操作方便、拟合快速而准确、收敛速度快等优点,是拟合二元立木材积方程的有力工具。经F检验,三种方法的F值LM-UGO相似文献   

基于遗传选择的支持向量机作物病害图像自动识别技术

为了实现作物病害的计算机识别,提出了一种基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法。通过病害图像增强处理,采用基于HIS颜色空间的H分量与大津法(Otsu)结合对病斑图像自动分割,自动提取病斑的特征参数;运用双编码遗传算法优化病斑特征子集,并对其赋予权重,底层构建一对一投票策略的支持向量机分类识别作物病害的方法和途径。应用该方法对烟草病害中多种容易混淆的病害进行实验,结果表明:该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,在同等条件下,特征向量减少了38%,而正确率却提高了6.29%,具有一定的有效性和实用价值。     

基于遗传算法的倒立摆系统模糊九点控制器参数优化

利用改进的遗传算法,对模糊九点控制器的参数进行优化,以优化的参数为基准,对其微调后在一级倒立摆 上进行实时控制.实验表明优化后的参数能够使摆杆快速稳定,小车震荡幅值小,系统的控制效果好.     

变桨距风力发电系统模糊控制

提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA＜107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。     

PMU最优配置及其在舰船电力系统中应用研究

针对舰船电力系统的特点和在潮流方程求解中存在的问题，借鉴在陆地电力系统中配置相应的PMU将使潮流方程直接可解的思想，实现采用遗传和粒子群优化算法的基于潮流可解最优PMU配置方案算法。并对其在舰船电力系统中的有效性和适用性进行了比较，可为舰船电力系统配置PMU提供参考。     

基于BTO多目标遗传算法的播种机性能优化设计

受播种地形和地域的影响,大部分播种机的播种质量、播种效率和能耗不能发挥到最佳状态,为了提高播种机的作业性能,深入挖掘了按顾客订单生产(Build-to-Order,BTO)模式的一般性意义,并将该模式引入到了播种机的优化设计中,提出了一种基于BTO模式的多目标速度控制遗传算法优化模型。根据播种质量、效率和能耗的要求,首先确定了BTO模式下播种机性能优化的初始参数,利用多目标函数确定了播种机的速度控制模型,并利用遗传算法进行了优化设计。最后,通过试验样机对播种机的播种性能进行了测试,结果表明:使用多目标遗传算法对播种机的性能进行优化后,播种机的播种质量、播种效率和播种能耗有了明显的改善,为新型播种机的研发提供了较有价值的参考。     

径向磁通永磁滑差机构的多目标优化

径向磁通永磁滑差机构磁扭矩的计算受永磁体本身的尺寸参数影响较大,同时还受永磁体布置参数的影响,是具有影响因素多、映射具有非线性的复杂系统。而滑差传动时又需要磁扭矩随相对转角(动磁筒与输出磁筒之间的相对转角)变化平稳。因此选择遗传算法作为多目标优化手段,根据各个参数的精度选择合适的长度进行二进制编码,选择了交叉概率为0.6,变异概率为0.05,利用MATLAB软件,进行多目标优化的编程计算,确定合理的永磁体尺寸参数和布置参数,确定永磁体的布置方式。对该机构今后在结构的简化、节省永磁材料,降低成本等方面有重大的意义,为永磁滑差机构进一步迈向应用作出了努力。