神经网络在温室小气候预测中的应用

近年来,随着以日光温室为主要形式的设施栽培技术的兴起以及神经网络在语音识别、计算机视觉、序列分类领域取得重大突破,作为一种实现时间序列预测的有效工具,越来越多的神经网络技术开始应用在温室小气候预测技术中。按照神经网络的发展顺序对不同类型的神经网络模型在温室小气候预测中的应用进行总结叙述,分别针对前馈神经网络、循环神经网络、深度神经网络及混合神经网络的发展现状和研究者对网络模型的优化情况进行详细的介绍。在此基础上,分析当前针对温室小气候预测的神经网络模型存在模型输入参数单一而无法考虑温室整体环境变化、模型结构单一导致鲁棒性不足以及模型可靠性检验方法不合适、深度模型难以实地部署的问题,提出建立混合模型、改进模型检验方式、优化深度模型网络结构等建议。以期为面向温室智能控制的进一步研究提供参考。     

2007年粳稻市场分析及2008年走势展望

以翔实的资料对2007年我国粳稻米产量、消费量、进出口数量、供求平衡结果、库存变化、价格走势以及国际粳稻米供求情况进行了全面地分析,并在此基础上对影响2008年粳稻米市场价格的各种因素进行了深入研究,由此预测出2008年我国粳稻米市场的价格变化趋势:价格整体上将呈稳中有升态势,但增幅不会太大。     

基于序列功能注释的蛋白质相互作用预测方法研究

蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)是大多数细胞过程和生物功能的基础.该研究基于蛋白质功能注释方法(FNM)首次提出了结合蛋白的重要性的方法、结构域相互作用、基因本体论注释序列和注释;然后融合不同的策略,分别建立了3种方法结合的蛋白质序列特征与FNM功能注释功能.利用蛋白质相互作用预测构建蛋白质相互作用网络是进一步理解蛋白质功能的必要前提,也是理解细胞新陈代谢及复杂疾病形成发生的基础和关键.     

7月份水生动物病害预测预报

应广大水产养殖生产者的要求,今年我们继续在4月至10月鱼病高发季节,组织我国主要渔业省（自治区、直辖市）水产技术推广站及水生动物疫病预防与控制机构开展水生动物疫病预测预报工作,并在本刊开设＂病情测报＂专栏,以引导水产养殖者及时采取有效病害预防措施,控制病害发生,减少经济损失。为确保该栏目的质量,我们特聘请华中农业大学水产学院陈昌福教授对预测预报内容进行技术审核。     

基于GM(1,1)模型的食用菌价格预测

基于灰色系统理论,根据香菇、平菇、双孢蘑菇、金针菇和黑木耳五大食用菌品种的月度批发价格数据,建立GM(1,1)预测模型,并通过相对误差、关联度、后验差检验和小误差概率对模型的合理性和精度进行检验,最后应用模型预测了2017年全国食用菌价格。研究结果表明,灰色预测模型GM(1,1)适用于食用菌价格预测,具有较高的准确度;预测2017年全国香菇、金针菇、双孢蘑菇、平菇和黑木耳年均价格分别为12.70、6.99、10.95、6.61、9.78元/kg;预测结果显示,未来香菇、平菇和黑木耳价格将上涨,双孢蘑菇价格保持平稳,金针菇价格会小幅度下降。     

基于结构优化递归神经网络的网络流量预测

针对传统方法预测网络流量精度较低的问题,提出了一种基于改进双线性递归神经网络模型(BLRNN)的非线性网络流量预测方法.首先,给出了双线性递归神经网络的定义及网络结构描述;然后从网络结构和修剪过程两方面对双线性递归神经网络进行优化改进,采用遗传算法全局搜索进行修剪;最后,通过真实工况下的网络流量数据用仿真试验对模型性能进行分析.试验结果表明,优化后双线性递归神经网络模型大幅降低了算法复杂度,提高了计算效率,与传统的多层神经网络预测方法相比,该方法预测精度更高.同时,该方法也为其他具有相似特征的非线性预测问题提供了一种新的研究思路.     

用BP神经网络预测地下水动态

地下水系统是一个复杂的随机系统，本文根据地下水位与其影响因素之间存在的映射关键，建立了一个BP人工神经网络模型，并将其用于地下水位的动态预测。实例表明，该方法预测精度较高，具有一定的推广价值。     

蝗虫测报调查技术规范

作者根据多年实地查蝗经验 ,对河北白洋淀蝗区飞蝗调查测报技术作了进一步规范。它可供承担蝗虫监测任务的区域病虫测报站参考试用     

高层建筑桩基础沉降预测

高层建筑施工过程可近似地看为一个线性加载的过程。在沉降-时间曲线特征的基础上,建立了高层建筑桩基础的龚帕兹沉降-时间预测模型,其中3个参数a、b和c可以简单求解得到。两个个工程实例的应用证明了该模型在桩基沉降预测中的合理性和实用性。     

矢量数据和栅格数据在土地预测中的应用对比——以山西岔口小流域为例

研究目的:为了对比矢量数据和栅格数据在土里利用过程中的差别。研究方法:借助于Super Map2008、MATLAB R2009a、Arc GIS9.2和IDRISI Andes15.0等软件,建立马尔科夫模型,得到转移概率矩阵进行对比分析。研究结果:矢量数据的结果一般更为精确,但软件利用程度低。栅格数据的结果比较而言没有那么精确,但是思路简单,软件利用程度高,结果易得且也能满足预测要求。研究结论:不论是矢量数据还是栅格数据都可以很好地用于土地利用中的预测。