内江猪生长曲线拟合及体重预测模型构建

为研究内江猪生长发育规律,本研究测定了346头内江猪的体重,并使用Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy这3种非线性生长曲线模型对其进行生长曲线拟合,使用最佳的生长曲线模型计算相对生长量(R)和绝对生长量(G)。对114头内江猪的体重和体尺进行相关性分析,进一步构建体重预测模型。结果表明：Gompertz模型对内江猪体重具有最佳的拟合效果,该模型估计的拐点日龄为156.74 d,拐点体重为64.41 kg。通过对内江猪生长发育规律分析,发现内江猪在180日龄时生长速度达到最大,之后随日龄的增加逐渐下降,体重与体尺性状间呈正相关关系。雌性内江猪的最佳体重预测模型为：BW=20.1+0.644BH+0.304BL+0.472CC,R²=0.645;雄性内江猪的最佳体重预测模型为：BW=2.7+0.884BH+0.477BL+0.260CC,R²=0.777。内江猪体重拟合效果最好的模型是Gompertz模型。以上结果可为内江猪饲养管理和生长发育的相关研究提供一定的理论基础。     

玉米种衣剂配方数学模型筛选研究

采用二次回归旋转组合设计方法 ,对玉米种衣剂优化配方进行研究。通过利用计算机技术对试验数据进行处理和模拟寻优 ,建立了产量函数模型 ,筛选出产量≥ 975 0kg hm2 的最佳配方组合方案 ,并确定了置信域。     

日光温室茄子冠气温差与环境因子之间的关系研究

系统地研究了日光温室内茄子冠气温差的变化规律与环境因子之间的关系,运用回归方法建立了主要气象因子与冠气温差之间的数量关系。深入分析了不同土壤水分条件下日光温室内茄子冠气温差与土壤含水量的关系,并建立了二者之间的相关方程,得出了诊断茄子水分状况的指标。     

摆动式花生收获机整体载荷的试验与分析

从理论上建立了摆动式花生收获机的空间力系模型.在此基础上,围绕摆动式花生收获机的主要试验参数-传动速比、偏心距、栅条长度与前进速度的改变进行了摆动式花生收获机整体载荷的试验.试验证明:花生收获机在工作时所受载荷平衡,通过二次回归旋转组合试验测定整体载荷随4因素的变化规律是显著的,结合花生收获机的实际工作条件分析了回归方程的适用范围.本试验为摆动式花生收获机在功率消耗、力的平衡等方面的进一步改进提供了依据.     

基于最小二乘支持向量机模型预测田面糙率

田面糙率是影响地面灌溉质量的重要参数。基于最小二乘支持向量机建立了两类4个田面糙率预测模型,并进行了验证。结果表明第一类模型预测值(即作物地采用LSSVM-N-I3、裸地采用LSSVM-N-I1,翻耕地采用LSSVM-N-I2)相对误差最大值为9.7%;第二类模型预测值(即LSSVM-N-II模型)相对误差最大值为10.5%,由此可见两类模型都具有较高的预测精度,可以用于田面糙率的预测。     

影响单螺杆挤压膨化机性能因素的试验研究

对被挤压物料的熔融过程进行了分析，应用正交多项式回归设计法，找出转速，物料湿度，压力等因素对机器生产率，耗电量，膨化率等的影响，并用模糊数学综合评判法，通过多因素试验对机器的诸性能进行评价，得出优选组合排序，为提高单螺杆式挤压膨化机的性能和制品质量，提供了一定的理论依据。     

优化运行理论在泵站综合自动化系统中的应用

利用改进的神经元网络构建了泵站流量以及效率预测模型，并利用改进的遗传算法构建了泵站优化模型。将这两个模型应用到泵站综合自动化系统中，可以完成对泵站流量及效率的准确预测，并在此基础上实现泵站的优化运行。讨论了泵站优化运行理论在泵站综合自动化系统中应用的步骤和方法。     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

分析阶梯流量井流试验数据的线性回归法

文中应用线性回归法，对一次阶梯流量井流试验数据进行适当交换后，可得回归直线方程，与目前采用的多次阶梯流量井流试验数据的分析相比较，在同样可以得到井流实验欲求的井损系数C，综合参数和含水层导水系数T三个参数的情况下，至少可以使抽水量的变化次数减少两次。实际算例表明，一次阶梯流量井流与多次阶梯流量法的计算结果非常吻合。     

基于SLMD的生物质热解动力学预测模型

采用单纯形格子混合设计法(SLMD)对纤维素、半纤维素和木质素3种生物质组分进行复配优化设计,并在综合热分析仪上进行了热解试验。分析了3组分混合热解特性,建立了由生物质3组分比例直接计算动力学参数的预测模型,对模型进行了试验验证。结果表明:纤维素热解反应级数较低(1.20),活化能较高(134.50 k J/mol),指前因子较大(3.49×1012s-1),热解较为迅速与剧烈;半纤维素和木质素热解的反应级数较高(1.30、1.32),活化能较低(33.51、19.98 k J/mol),指前因子较小(9.43×103、107 s-1),热解较为缓慢;3组分在混合热解中对动力学参数存在交互影响,纤维素对活化能和指前因子的影响较为显著,而半纤维素与木质素对反应级数的影响较大;动力学参数预测模型精度较高,可有效预测生物质热解动力学参数。