基于LSTM算法的智能节水灌溉预测模型研究

针对当前农田灌溉缺乏科学技术指导、水资源浪费严重的现状,为提高灌溉用水的利用效率,在智慧农业灌溉系统体系结构的基础上,提出了一种基于LSTM算法的智慧农业灌溉预测模型,可根据作物生长需求、生长环境和种植土壤等数据实现精准灌溉,能够最大程度地节约水资源.通过实验对LSTM灌溉预测模型与传统灌溉预测模型的预测值进行对比分析...     

基于SSA-LSTM的玉米土壤含氧量预测模型

土壤含氧量（Soil oxygen content,SOC）是影响作物生长的重要土壤环境因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,精确预测土壤环境中含氧量的变化趋势,有助于制定更加合理的土壤通气增氧方案。本研究提出基于麻雀搜索算法（Sparrow search algorithm,SSA）和长短时记忆（Long and short-term memory,LSTM）神经网络预测模型,利用国家土壤质量湛江观测实验站记录玉米种植期间的气象环境和土壤环境数据,基于SSA-LSTM模型对SOC变化进行预测及相关性分析,并与传统的BP预测模型、LSTM预测模型、GA-LSTM预测模型及PSO-LSTM预测模型进行对比。试验结果表明,SOC与降雨量、土壤含水率、土壤温度、土壤充气孔隙度相关性极显著,相关系数高于0.8,与大气温度和风速相关性显著,与大气湿度和土壤呼吸速率相关性较弱。SSA-LSTM模型预测精度明显高于其他4组对照预测模型,R2达到0.95979,RMSE仅为0.4917%,MAPE为3.7331%,MAE为 0.3620%,预测值与试验值之间的拟合程度高。本研究可为土壤含氧量变化的精准预测及土壤通气增氧技术的应用推广提供理论支撑与科学依据。     

中年CD-1小鼠情景样记忆能力下降

利用3次物体探索任务检测13月龄和5月龄CD-1小鼠的情景样记忆能力。结果表明,13月龄CD-1小鼠探索移动过的旧物体优先指数显著低于5月龄小鼠(P0.05),但两组间对2个旧物体的优先指数及总探索时间均无显著性差异,性别及年龄与性别的交互作用对这些指标均无显著性影响(Ps0.05)。结果提示中年CD-1小鼠已存在情景样记忆能力减退,且主要源自于"地点"要素。     

Structure-property relationship and shape memory effect of polyurethane copolymer cross-linked with pentaerythritol

Polyurethane block copolymers chemically cross-linked by pentaerythritol, a four-way cross-linker, are tested for the shape memory effect. One of the copolymers shows higher shape recovery than any other shape memory copolymer synthesized by us so far. The copolymer maintains a surprising 94 % shape recovery after the third cyclic test. The four-way cross-linking by pentaerythritol and interaction between hard segments are mainly responsible for the very high shape recovery. Tensile mechanical properties also significantly improve by cross-linking. Glass transition temperature (T _g ) slightly increases with cross-linking content. Other characterization such molecular weight, IR, and X-ray diffraction is also carried out to understand the arrangement of copolymer chains.     

基于双阶段注意力机制和LSTM的鸡舍氨气浓度预测算法

为寻求准确的鸡舍氨气浓度预测方法,构建基于双阶段注意力机制和长短时记忆神经网络(Long shortterm memory,LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,将该模型应用于山东省商河县某蛋鸡养殖场,采集二氧化碳(CO2)、氧气(O2)和氨气(NH3)的体积分数,细颗粒物(PM2.5)质量浓度,温度,相对湿度时间序列数据...     

汾河河岸带植被管理对策

以汾河河岸带为研究对象,在分析河岸带地理环境及植被类型的基础上,阐述了河岸带植被管理对生物多样性保护的重要作用,并在此基础上提出了河岸带及其植被的科学管理对策,为河岸带植被的开发利用和保护提供科学依据。     

基于记忆模拟退火和A*算法的农业机器人 遍历路径规划

【目的】解决农业机器人大田作业时遍历路径规划的问题。【方法】提出一种记忆模拟退火与A*算法相结合的遍历算法。首先通过记忆模拟退火算法搜索出任务最优目标点行走顺序,然后使用A*算法进行跨区域衔接路径规划。【结果】仿真试验结果表明,该算法规划的遍历路径曼哈顿距离比传统模拟退火算法减少了9.4%,遍历路径覆盖率能达到100%,重复率控制为4.2%。【结论】记忆模拟退火通过为传统模拟退火算法增加记忆器,增强了跳出局部最优陷阱的能力,提高了算法所得解的质量。该研究结果可为农业机器人遍历路径规划提供理论基础。     

对外语词汇记忆差异的探讨

在语言习得中,词汇量至关重要。词汇的习得与学习者的记忆能力有关,而记忆能力又与许多因素有关。本文从外语学习者学习策略的应用、学习动机与学习目标、记忆时的生理、心理状态、记忆时段、记忆环境以及学习者的个性差异等方面阐述了外语词汇的记忆差别,从而找到一种有效的记忆方法。     

景观生态格局分析在风景园林规划中的应用

景观生态格局模式强调景观空间格局对过程的控制和影响,并通过格局的改变来维持景观功能流的健康与安全。景观生态格局的研究方法有静态分析法和动态分析法。利用生态安全格局方法去建立整体性的生态基础设施是城市生态环境规划的基础,它为建设生态城市提供了理论基础和实践方法,可应用于分析城市的景观生态基本特征、城市的景观安全格局现状,规划城市景观生态格局。该研究以西安市为例,采用景观格局指数静态分析法分析了西安的生态环境及景观生态格局构成,归纳出西安市生态基质、廊道和斑块的分布及其特点,并就其中存在的基质形态破碎化、廊道人工化、建成区内斑块分散化问题进行了总结,以期为今后的西安市生态格局研究和完善提供理论基础。     

珍珠梅花挥发物对小鼠旷场行为及学习记忆能力的影响

为了探讨珍珠梅花挥发物对环境的影响，该文采用动态顶空吸附法和热脱附-气质联用技术，分析了近自然状态下珍珠梅花的挥发物种类和相对含量；采用不同浓度珍珠梅鲜花对小鼠进行处理，分析了珍珠梅花挥发物对小鼠旷场行为及学习记忆能力的影响．结果表明:珍珠梅鲜花的挥发物对小鼠探索性、兴奋性、运动性有抑制作用；低浓度挥发物对小鼠的学习记忆能力无明显影响，高浓度挥发物抑制小鼠的学习记忆能力．珍珠梅鲜花的挥发物中，含氮化合物含量高，如三甲胺、1，1-二甲基脲、烟碱醛等，这些物质可能是对小鼠的旷场行为及学习记忆能力产生影响的主要原因．