区域土壤水盐空间分布信息的BP神经网络模型研究

针对黄河下游三角洲盐渍区土壤水盐动态的复杂性和空间的变异性,将人工神经网络引入土壤水盐信息的模拟和预测中,探讨了3层网络结构下隐含层神经元数对网络训练和预测的影响,建立了0～20cm表土层水盐含量及其空间分布的BP神经网络模型。结果表明:研究区域表土层水盐与土壤容重和地下水性质间均具极显著的关联性,表土层盐分BP网络的输入因子以经、纬度坐标、土壤容重、地下水埋深和矿化度5个变量为宜,含水量则为经、纬度坐标、土壤容重和地下水埋深4个变量;隐含层神经元数过多会导致"过拟合",当表层土壤盐分和含水量BP网络的拓扑结构分别为5:8:1和4:6:1时,其预测精度最高;表土层水盐BP神经网络模拟值与观测值得到的分布图表现出相似的空间格局,BP神经网络模型有效地模拟了表土层水盐含量及其空间分布特征。该研究为黄河三角洲地区土壤盐渍化的发生、发展及演变规律分析提供理论基础,并为盐渍土地的水盐调控与科学管理提供决策依据。     

基于BP神经网络模型的川中丘陵区坡耕地土壤侵蚀预测研究

利用地处川中丘陵区的遂宁水土保持试验站6个坡耕地径流小区1991-2000年的径流观测数据,采用基于Matlab的BP神经网络模型,将5个输入因子(降雨量、降雨历时、降雨强度、植被覆盖率、坡度)、9个输入因子(在5个输入因子基础上增加前期降雨量、前期降雨历时、前期降雨强度及前后降雨间隔时间)、10个输入因子(在9个输入因子基础上增加水土保持措施因子)作为输入因子,冲刷量作为输出因子进行土壤侵蚀建模及预测。结果表明:5个输入因子对输出因子的决定系数(R2)为0.52,模型效率系数(NE)为0.48,预测效果不理想;9个输入因子对输出因子的R2为0.53,NE为0.48,预测效果也不理想;10个输入因子对输出因子的R2为0.57,NE为0.70,预测效果较好,可以达到业务预报水平。     

基于改进MNN的森林健康评价方法研究

为了更好地支持森林的可持续经营,探讨了森林健康评价方法.与传统的单一人工神经网络相比,集成神经网络（Modular Neural Networks,MNN）在解决复杂分类问题时更加有效,因此利用MNN作为森林健康评价的具体方法.此外,常被用来训练神经网络的反向传播（Back Propagation,BP）算法存在收敛速度慢且易陷入局部极小值等不足.为了解决这一问题,将具有极强全局寻优能力的人工蜂群（Artificial Bee Colony,ABC）算法与BP算法相结合,形成一种混合ABC-BP算法的改进MNN模型,并将其用作构成MNN的单一神经网络的学习算法.通过试验对比分析,验证了改进MNN模型的有效性.     

基于多流高斯概率融合网络的病虫害细粒度识别

为解决由于现有深度迁移学习无法有效匹配实际农业场景部署应用,而导致大规模、多类别、细粒度的病虫害辨识准确低、泛化鲁棒差等问题,该研究利用农业物联网中多种设备终端获取12.2万张181类病虫害图像,并提出了基于多流概率融合网络MPFN（Multi-stream Gaussian Probability Fusion Network）的病虫害细粒度识别模型。该模型设计多流深度网络并行的细粒度特征提取层,挖掘可区分细微差异的不同级别局部特征表达,经过局部描述特征聚合层和高斯概率融合层的整合优化,发挥多模型融合信息互补及置信耦合的优势,既可以有效区分不同类病虫害的种间微小差异,又可容忍同类病虫害种内明显差异干扰。对比试验表明,该研究MPFN模型对各类病虫害的平均识别准确率达到 93.18%,性能优于其他粗粒度及细粒度深度学习方法;而平均单张处理时间为61ms,能够满足农业生产实践中物联网各终端病虫害细粒度图像识别需求,可为智能化病虫害预警防控提供技术应用参考,进而为保障农作物产量和品质安全提供基础。     

基于因子分析的BP神经网络在需水预测中的应用

需水预测涉及农业、工业、生活和环境等多种因素,是典型的多指标评价问题,需对多因素进行综合评估.以广东省珠海市为例,利用1986～2000年的需水量数据,采用因子分析法对影响需水量的8个变量进行因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的需水量预测.结果表明:前4个公因子,即综合实力因子、畜牧影响因子、环境影响因子和补充分析因子,累计贡献率达99%以上,为影响研究区需水量的主要因子,以此作为输入样本建立的BP神经网络需水预测模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构,又可加快网络的收敛速度,精度较高.因子分析与BP神经网络结合是多因素需水预测的一个有益尝试.     

基于复合数据挖掘算法的短期电力负荷预测

提出一种决策树算法、自组织特征映射神经网络(SOFM)算法与粗糙集理论结合的算法.首先,使用SOFM算法对样本数据进行聚类,形成符合标准的目标数据子集.然后,使用粗糙集理论进行决策系统约简,删除不相关或不重要的属性.最后,使用决策树算法对优化后的电力负荷样本数据进行分类预测.本方法采用多种数据挖掘算法相结合方式,既全面考虑了影响负荷预测的温度、天气、气压、湿度等各种因素,又避免了由于输入变量过多而导致模型结构复杂、训练时间长等不足.同时,本算法使用自动化数据挖掘算法,可以大大提高预测速度.实际算例表明:本算法能有效缩短预测时间,提高负荷预测精度.     

紫菜降压肽酶膜耦合反应制备工艺RBF神经网络优化

以条斑紫菜为原料,利用建立的酶膜反应器制备紫菜降压肽,为获得最大蛋白转化率,采用径向基人工神经网络模型(RBF-ANN)对该工艺进行优化,并采用交互验证的方法优化并建立最优模型.通过模型的模拟及优化,得到间歇式酶膜耦合制备紫菜降压肽的最佳工艺条件:底物质量浓度1.0 g/mL、加酶量4%、反应温度50℃、pH值9.0、循环泵转速300 r/min的条件下反应60 min.其蛋白转化率为55.67%,多肽得率为22.27%,单位酶产肽量为13.91,IC50质量浓度为0.492 mg/mL.在优化工艺条件基础上进行连续酶膜耦合研究,结果表明:与传统酶解反应相比,蛋白转化率提高21.98%,多肽得率提高8.79%,单位酶肽产量比间歇反应提高4.7倍.     

基于遗传算法和BP神经网络的组培苗生长模型辨识

采用遗传算法优化神经网络的方法,以MATLAB的遗传算法及神经网络工具箱函数为平台,选取培养装置内空气温度、相对湿度、光照强度、CO2浓度以及基叶面积作为组培苗生长过程的主要影响因素,以装置内无糖菊花组培苗的实测数据为训练和检验样本,对组培苗生长主要参数-植株干质量进行建模与仿真.结果表明,该方法适合组培苗生长建模.     

基于卷积神经网络的水电机组轴心轨迹类型识别

针对常规水力机组故障类型识别需要人工参与、识别效率低下的问题,借助轴心轨迹图片蕴含的丰富信息,在引入细粒度模型对故障严重程度进行区分的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的水力机组轴心轨迹类型的智能识别方法.该方法先建立了4种故障严重程度的评判标准和对应的2种水电机组轴心轨迹细粒度数据库;利用改进过卷积层与池化层参数的卷...     

水面蒸发计算模型的研究进展

水面蒸发的计算在全球范围内河流、湖泊、水库和湿地等水体的水资源利用中占据着不可替代的作用。但是由于水面蒸发量的时空变异性很大,难以精确计算,在世界上产生了多达数百种的计算模型。因此,对于国内外水面蒸发计算方法的研究进展进行了综述,对比各计算模型的优缺点,为水面蒸发计算模型的发展提供参考。