毛竹枯梢病测报方法研究

毛竹枯梢病在林间流行的时间动态属于积年流行病害,遵循罗辑斯蒂模型。依据1988～1991年观察资料,建立毛竹枯梢病的中期(1年)预测方程ln[x_2/(1-x_2)]=194.18677+3.63374T-3.26491U+0.01657R+0.62385ln[x_1/(1-x_1))。模外数据检验证明,该预测式具有较高的可靠性,可供生产使用。     

生物燃油/柴油混合乳化燃料制取参数的优化研究

为方便快速的寻找生物燃油/柴油混合乳化燃料的最佳超声乳化制备参数,将超声乳化燃料制取的实验数据作为样本数据,构建乳化燃料稳定性的人工神经网络预测模型。利用建立的非线性神经网络预测模型作为种群个体的适应度函数,建立混合乳化燃料制备参数的遗传算法寻优模型,通过遗传算法模拟自然进化过程随机、自适应搜索的方式确定乳化燃料生产制取的最佳乳化超声参数(超声波频率、功率、作用时间和矩形脉冲占空比)。按该参数进行试验,其试验数值与计算数值相符合。结果表明,运用混合乳化燃料预测模型及遗传算法优化模型能够准确设计出稳定性能较好混合乳化燃料制取的超声乳化参数,为混合乳化燃料的制备提供了一种新的优选方式。     

GM(1,1)模型在烟台市人口预测中的应用

分析了1949~2004年烟台市人口变动状况,应用GM(1,1)灰色模型拟合了该地区人口数量,并对未来4年的人口数量进行了预测。结果显示,1949~2004年烟台市人口整体呈上升趋势,1960年有1个人口低谷值417.95万人;分别利用1949~2004年和1979~2004年人口数据建立GM(1,1)灰色模型,两者的拟合精度均较高,但后者要优于前者;利用1979~2004年人口数据建立的灰色模型预测未来4年内烟台市人口分别为664.45万、668.01万6、71.59万和675.19万人,人口有逐年缓慢上升的趋势。     

关中棉区棉铃虫测报资料统计标准的初步研究

以1971～1987年陕西关中主要产棉县一类棉田棉铃虫系统观测资料为依据,对影响其发生的主要因素进行分析,提出将关中棉区棉铃虫发生期统计标准分为渭、洛河下游早发区和泾、渭、沣河迟发区两个类型,并分别制定了棉铃虫发生期、发生程度、为害损失的统计标准。经对大荔、泾阳棉铃虫测报资料检验,历史符合率为97.6％,与发生实际相吻合。     

北京市两种沉积物和一种代表性土壤的 氮素矿化特征及其预测

在淹水条件下,采用间歇淋洗法研究了北京市2种沉积物和一种代表性土壤的氮素矿化过程,得到了各自的氮素矿化参数K,n和预测方程,结果表明其矿化潜力顺序为HH>TR>HK。3个处理的矿化速率在培养的前11d迅速增大,达到最大值后逐渐降低,最后趋于0;HH矿化速率峰值出现时间比HK和TR要早。矿化出来的氨氮高峰都出现在淋洗的第11天,之后逐渐降低,最后趋于一个较低的水平;相同时间内HH的矿化量要远远大于HK和TR。培养结束时各处理各层次有机质、总氮和固定态铵含量都表现为降低的趋势。矿化量中有一小部分来自固定态铵的释放,但由于所占比例较小可以忽略不计。     

日光温室环境条件分析及其回归预测

本试验采用回归预测技术及相关关系分析，得出盖席后至揭席前这段时间内，室内气温与室外气温呈显著正相关，回归方程计算出，室外气温下降１℃，室内气温降低０．４℃；在有阳光条件下，室内气温主要与光照强度呈正相关，偏相关系数达到０．９１８５；室内地温与气温从下午３：００到第二天凌晨，呈显著或极显著正相关，上午至中午相关程度减弱甚至无关；湿度与气温间从早到晚表现为负相关→无关→显著正相关→无关→极显著正相关→负相关。掌握室内气温随外界条件变化的数字模型，对灾害性天气进行预测，主动地避免低温寡照的影响，使日光温室利用更趋合理。     

Boosting集成支持向量回归机的滑坡位移预测

支持向量回归机(SVR)在实际的学习应用中,由于数据时空的复杂性和算法本身的参数选择,学习模型难以达到预期的效果.针对这个问题,提出了基于Boosting集成的支持向量回归机方法.通过在原始数据集加权采样的基础上,进行多次迭代子SVR机器学习,不断调整样本权值再采样,优化机器学习模型,然后对迭代所得的每级支持向量回归结果按某种组合方法进行集成,得到最终的回归函数形式.应用该方法进行了仿真试验和滑坡变形时序预测研究.结果表明:使用集成的SVR进行回归预测较之单一的SVR具有更高的准确性和更好的泛化性.对Boosting与Bagging 2种不同的集成SVR,进行了比较研究,试验结果表明,2种算法性能相差不大,总体上前者强于后者.     

苜蓿盲蝽化学感受蛋白Alin-CSP6的气味结合特性

 【目的】利用昆虫的嗅觉识别机制,以化学感受蛋白作为潜在的靶标,干扰昆虫的寄主定位及交配等行为,用于害虫综合治理。【方法】克隆并纯化了1个新的苜蓿盲蝽化学感受蛋白Alin-CSP6,进行了113种气味化合物对Alin-CSP6的荧光竞争性结合试验,将荧光竞争结合试验筛选出强结合力的气味标样采用“Y”型嗅觉仪验证行为反应,并采用同源建模的方法构建Alin-CSP6的3D结构。【结果】Alin-CSP6具有较广谱的结合力,能够与醇、醛、酮、酯、萜、芳香族等多种化合物结合并表现较强的结合能力。其中,β-香茅醇（β-citronellol）、反式-2-己烯醛（trans-2-hexene aldehyde）、6-甲基-5-庚烯-2-酮（6-methyl-5-heptene-2-ketone）、2-十一烷酮（2-undecanone）、乙酰丙酸丁酯（butyl levulinate）、月桂烯（myrcene）、左旋-β-蒎烯（(1s)-(-)-β-pinene）、壬烷（nonane）、3,4-二甲基苯甲醛（3,4-dimethyl benzaldehyde）、乙醚（ethyl ether）、罗勒烯（ocimene）、苯乙酮（acetophenone）、苯甲醛（benzaldehyde）与Alin-CSP6有很强的结合力。“Y”型管试验结果发现,反式-2-己烯醛和苯乙酮对苜蓿盲蝽成虫表现出极显著的引诱作用,而6-甲基-5-庚烯-2-酮、左旋-β-蒎烯和4-乙基苯甲醛（4-ethylbenzaldehyde）则对苜蓿盲蝽成虫具有极显著的拒避效果。Alin-CSP6的3D结构显示该蛋白主要由6个α螺旋构成,分别是13-18(α1)、20-32(α2)、39-52(α3)、59-76(α4)、78-88(α5)和94-102(α6)。Cys29-Cys36和Cys55-Cys58两个二硫键起着稳定蛋白结构的作用。推测Alin-CSP6的Ile74和Phe81基团能够参与结合油酸酰胺或其类似物。【结论】Alin-CSP6具有较广泛的气味结合谱,在苜蓿盲蝽嗅觉过程中具有重要作用。     

基于随机参数的贝叶斯过程能力指数评价模型

针对参数随机化情况下生产过程能力的评价问题，提出了一类新的过程能力指数．通过建立多元质量特性的数学模型，研究了正态-Wishan共轭先验分布下该模型的贝叶斯统计推断问题；根据模型协方差阵的后验分布、Wishart分布变量与多个分布变量之积具有相同的概率分布这一关系、以及正定阵之间变换的Jacobian行列式，推导了多元质量特性过程能力指数的后验概率分布，并据此构造了参数共轭先验分布下的多元贝叶斯过程能力指数及其单侧置信下限．与传统的过程能力指数相比较，贝叶斯过程能力指数更能准确地评价非稳定环境下的生产过程能力水平．     

GM（1,1）模型在预测甘蔗单产中的应用

本文介绍了灰色系统理论GM建模机理及方法,并以广西忻城县蔗区1991/92～1995/96榨季的甘蔗单产数据,建立了甘蔗单产GM(1,1)预测模型,统计结果表明,关联度r＝0.7167＞0.6,说明灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于甘蔗单产的预测,模型精度高、方法简便、结果可信,与人工神经网络等其他方法相比更为准确可靠,不失为一理想的预测方法.