基于BP-ANN的红麻生物酶脱胶预测模型的构建

由于红麻脱胶环境是一个典型的非线性、强耦合、时变的复杂被控对象,难以实现产业化所要求的实时跟踪控制,其模型难以通过机理建模的方式用简单数学公式或传递函数来描述。将人工神经网络理论应用到红麻韧皮纤维生物酶脱胶过程当中,分析了温度、时间、pH值、浴比和酶浓度等五项主要脱胶工艺参数对脱胶效果的影响水平,经过MATLAB仿真程序的设计和实验,确定了最佳的BP神经网络拓扑结构,建立了红麻韧皮纤维脱胶的神经网络预测模型。     

基于灰色GM(1,1)模型的闽西红壤农田灌溉需水量预测研究

龙岩地处闽西,是典型的红壤丘陵区,其农田灌溉用水量占用水总量的比重较大,高达60.6%,科学合理地预测未来农田灌溉的需水量,对水资源的合理开发与管理尤为重要。本文在论述了灰色预测模型在农田灌溉需水量预测中的原理、方法与步骤的基础上,利用灰色预测GM(1,1)模型,依据龙岩市2001~2011年农田灌溉用水资料对实际农田灌溉用水量进行了模拟分析,经检验模型精度达到98.45%,准确度高;并用该模型对龙岩市2012~2020年农田灌溉需水量进行了预测。预测结果表明,该模型用于农田灌溉需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为龙岩市水资源规划与管理提供必要的参考。     

采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量

为了提高计算机视觉技术对棉花叶绿素含量的预测精度,该文应用计算机视觉识别方法,采用灰板校正图像亮度差异,对不同水分背景下棉花叶片叶绿素含量进行预测。结果表明,光谱特征参数DGCI (dark green color index)、R-B与叶绿素含量之间存在极显著线性关系,未使用灰板校正图像的DGCI、R-B与叶绿素含量的相关系数分别为0.8857和-0.8726,使用灰板校正归一化处理后的相关系数分别为0.9073和-0.9016,灰板校正后提高了参数与叶绿素含量的相关性。比较参数DGCI、R-B在校正前后对叶绿素含量的预测精度,结果显示校正后的DGCI、R-B建立的模型预测精度高于校正前,校正后参数DGCI的预测精度大于R-B。采用校正后参数DGCI建立的Chl. a+b预测方程,其预测值与叶绿素实测值间均方根误差和相对误差分别为0.1200和5.28%,决定系数为0.8812,预测精度较高。应用计算机视觉技术预测不同水分处理下棉花叶绿素含量具有可行性,使用灰板校正后参数DGCI可以作为快速无损预测棉花叶绿素含量的最佳参数。     

加工番茄地上部干物质分配与产量预测模拟模型

为了探究加工番茄在滴灌栽培条件下地上部干物质分配动态和产量形成过程,该文通过定量分析加工番茄的生长发育特征,设置不同品种的播期试验,构建了基于分配指数(partitioning index,PI)和收获指数(harvest index,HI)的加工番茄地上部干物质分配与产量预测的模拟模型。利用与建模数据相独立的试验资料对模型进行了初步检验,结果表明,模型对不同播期、品种的加工番茄各生育期（出苗至开花、开花至坐果、坐果至红熟、红熟至拉秧期）干物质量,全生育期总干物质量、地上部茎、叶、果干质量的预测结果与1:1直线间的R2分别为0.9754、0.9936、0.9840、0.9713;0.9856;0.9595、0.9798、0.9671;RMSE和RE分别为0.029 t/hm2、11.43%;0.074 t/hm2、5.09%;0.250 t/hm2、6.83%;0.102 t/hm2、5.71%;0.504 t/hm2,8.06%;0.332 t/hm2,14.62%;0.200 t/hm2,10.84%;0.549 t/hm2,18.30%。模型对加工番茄产量的预测结果与1:1直线间的R2为0.9658,RMSE和RE分别为5.806 t/hm2、8.07%。该模型对于不同播期、品种的加工番茄干物质分配与产量的预测值与模拟值之间符合度较高,表明模型具有较好的预测性和适用性。该研究可为滴灌加工番茄精准栽培提供理论参考。     

新疆艾比湖流域水资源供需关系预测分析

本文以2000年艾比湖流域的水资源利用现状为基础,建立了流域水资源供需系统的动力学模型,并结合流域的人口和经济发展状况,计算预测模拟了流域未来30年的可供水量、人口、工业产值、农业产值、生活用水、工业用水、农业用水、生态环境用水等主要8个指标的变化趋势及供需水平衡分析。根据预测结果,对目前和将来用水中可能出现的问题,提出了流域水资源供需水平衡协调的对策。     

支持向量回归机在农业供应链预测中的应用

为了提农业供应链预测的能力,应用基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机方法来研究供应链预测问题。在选择适当的参数和核函数的基础上,通过对实例研究,对时间序列数据进行预测,并与人工神经网络方法进行对比,发现该方法能获得最小的训练相对误差和测试相对误差。结果表明,支持向量回归机是研究农业供应链预测的有效方法。     

analysis and application of demand forecasting model with multi element variable parameters

A forecasting model for logistics demand was presented to overcome the limitations of single goal forecasts of logistics demand and forecast data complexity. Based on the forecasting evaluation index and pretreatment of rough set theory, a multi input and multi output wavelet network (MMWNN) model for forecasting multi element regional logistics demand was studied. The network configuration was confirmed using the stepwise checkout and iterative gradient descent methods. After rough set reduction, the evaluation index was used to forecast the multi element regional logistics demand. The results of the numerical example indicate the feasibility and effectiveness of the model.     

红松果林经营技术与产业发展前景预测

红松是我国重要的名贵树种,为国家Ⅱ级重点保护野生植物。本文论述了红松资源分布特点、遗传改良方法、天然林与人工林经营、经济果林营建等相关技术,并对产业发展优势进行了分析预测。     

A predictive model for early-warning of Septoria leaf blotch on winter wheat

Disease–weather relationships influencing Septoria leaf blotch (SLB) preceding growth stage (GS) 31 were identified using data from 12 sites in the UK covering 8 years. Based on these relationships, an early-warning predictive model for SLB on winter wheat was formulated to predict the occurrence of a damaging epidemic (defined as disease severity of 5% or > 5% on the top three leaf layers). The final model was based on accumulated rain > 3 mm in the 80-day period preceding GS 31 (roughly from early-February to the end of April) and accumulated minimum temperature with a 0°C base in the 50-day period starting from 120 days preceding GS 31 (approximately January and February). The model was validated on an independent data set on which the prediction accuracy was influenced by cultivar resistance. Over all observations, the model had a true positive proportion of 0.61, a true negative proportion of 0.73, a sensitivity of 0.83, and a specificity of 0.18. True negative proportion increased to 0.85 for resistant cultivars and decreased to 0.50 for susceptible cultivars. Potential fungicide savings are most likely to be made with resistant cultivars, but such benefits would need to be identified with an in-depth evaluation.     

应用GM(1,1)模型预测沧州冬枣的种植面积及产量

采用灰色理论中的GM (1,1)模型,用MATLAB语言编程,以沧州2 0 0 0～2 0 0 4年冬枣种植业的有关原始数据,对该地区冬枣种植面积和产量进行了实例分析、检验。进而用该模型预测出2 0 0 5年沧州冬枣的种植面积和产量,为有关部门正确决策提供了科学依据。