基于星基增强精密单点定位的农机自动导航系统开发与测试

目的 开发基于星基增强精密单点定位的农机自动导航系统。方法 以国产雷沃TX1204拖拉机为平台,采用国产星基增强定位板卡的输出数据作为农机位置反馈量,设计位速卡尔曼滤波器对定位数据进行滤波处理,开发预瞄跟随PID路径跟踪控制算法进行导航控制,整定不同行驶速度条件下的模型控制参数,采用地基增强RTK高精度定位接收机输出数据作为参考量,搭建农机自动导航测试系统并开展系统性能测试。结果 在直线跟踪误差方面,所开发的农机自动导航系统平均误差为?0.0009436 m,标准差为0.02452 m,最大误差绝对值为0.08472 m;在邻接行误差方面,平均误差为0.0007128 m,标准差为0.02986 m,最大误差绝对值为0.15444 m。这一精度可满足大部分农机自动导航作业需求。结论 将国产星基增强精密单点定位技术用于农机自动导航是可行的;本文设计的预瞄跟随PID路径跟踪控制模型和提出的不同速度条件下PID参数与前视距离的整定方法,提高了系统对不同速度的自适应能力。     

酥梨产量构成因素的通径分析

两年定树调查测定44株次的酥梨产量及其相关的树高/冠径、花芽数、总果数、座果率、枝/果,叶面积系数、每果叶面积、平均单果重等8个性状。应用逐步回归法逐个别除对于产量没有显著线性效应的性状,得到包括总果数、每果叶面积和平均单果重在内的最优多元线性回归方程。再对入选的各个主要性状进行通径分析,明确其对产量构成的直接和间接效应。结果说明,提高酥梨单株产量。首先要具有一定的果量,其次是增加平均单果重,再次是维持叶面积与果实的适当比例。在树冠大小基本稳定的情形下,增加每果叶面积会造成果量减少而使产量下降,同时又可提高平均单果重而使产量上升。每果最佳叶面积应是提高平均单果重而使产量的上升量大于因果量减少而使产量的下降量,这样不仅可以增加产量,而且可提高果实的商品竞争力。     

晚粳稻米品质性状的综合分析

利用统计分析系统SAS软件，对湖北省主栽晚粳稻品种的稻米品质性状进行了主成分分析和相关分析，并求出了各稻米品质性状对米质综合评分的影响力及回归方程，结果表明：垩白、整精米率、胶稠度是决定米质好坏的3大主要因子，而且它们的变异幅度较大并具有较大的优中选优的潜力。对米质评分影响最大的主成分首先是加工及外观品质因子，其次是粒形因子，最后是蒸煮及营养因子，各稻米品质性状间具有多重的、复杂的相关关系，直链淀粉含量和蛋白质含量高的晚粳米的胶稠度较硬，糙米率、精米率高的晚粳米的蛋白质含量较低，垩白大的米粒较长，米饭较软。     

克氏原螯虾形态与体重的通径分析

[目的]确定影响克氏原螯虾体重的主要形态性状,以期为克氏原螯虾的亲本选育、形态辅助育种提供理论基础。[方法]选取了350尾雌性克氏原螯虾和302尾雄性克氏原螯虾,分别测量其体重(Y)、全长(X1)、头胸甲长(X2)、头胸甲宽(X3)、腹节总长(X4)、第一腹节长(X5)和第一腹节宽(X6)。采用相关分析、多元回归分析和通径分析,以体重为因变量形态性状为自变量,计算了雌雄克氏原螯虾各性状间的相关系数,通径系数和决定系数。[结果]相关分析结果显示,雌雄克氏原螯虾各性状间相关性皆达到了极显著水平(P<0.01);多元回归分析中,雌雄克氏原螯虾剔除了与体重性状不显著的形态性状,建立的多元回归方程分别为Y雌=－34.689+10.629X2+6.479X3+0.803X1,Y雄=－33.413+5.727X2+6.770X3+2.043X1+3.045X6 ;通径分析结果表明,头胸甲长在雌性克氏原螯虾中对体重的直接作用最大,其次是全长和头胸甲宽,全长和头胸甲宽通过头胸甲长对体重的间接作用较大。在雄性中,也是头胸甲长的直接作用最大,其次是全长和头胸甲宽以及第一腹节宽,第一腹节宽通过头胸甲长、宽和全长对体重的间接作用最大。[结论]以上结果可为克氏原螯虾的选育奠定基础。     

改进的Dijkstra算法及其在网络中的应用

提高计算机网络网络传输速度的关键是找到最佳的路由实现算法,本文从节约存储空间和提高运算效率方面对传统Dijkstra算法进行了改进,通过分析与比较,这种改进算法的效率优于传统的Dijkstra算法,特别适用于大规模网络。     

中国畜牧业生产波动的特征及路径识别

基于1978—2016年畜禽产品年度产量数据,采用HP滤波技术和非线性MS-AR模型,分析中国畜牧业生产波动的特征,从畜牧业生产区制转换的视角剖析畜牧业生产波动的具体路径,探讨影响畜牧业生产波动和路径转换的原因。结果表明:从生产波动变化趋势上看,猪肉生产增长高峰期出现最早,其次是牛肉、羊肉、禽肉和禽蛋生产,牛奶生产增长高峰期出现时间最晚;从生产波动比较上看,猪肉生产波动幅度最小,其他畜牧产业生产波动幅度相对较大,各畜牧产业生产波动趋势存在差异,但近年来总体趋于收敛。通过模型识别将畜牧业生产划分为低速、中速和快速增长3个区制,低速和中速增长区制下各畜禽业产品产量平均增长率在3%和5%左右,而快速增长区制下平均增长率在10%以上;猪肉生产倾向于保持中速增长,牛肉、羊肉和牛奶生产容易出现低中速增长往复徘徊的现象,禽肉和禽蛋生产在各区制下均较为稳定且区制变迁较为平稳;改革开放以来,除牛奶产业以外,其他畜牧产业生产基本在低速或中速增长区制时间最长。基于此,提出针对不同畜禽产业在不同发展阶段相机制定不同调控政策,推动畜禽产业规模化养殖和产业化经营水平,提高畜禽产业抗冲击能力等建议。     

建鲤自交及与黄河鲤正反杂交子代的生长比较和通径分析

以建鲤、黄河鲤为亲本,建立了建鲤自交JL(建鲤♀×建鲤♂)、正交JH(建鲤♀×黄河鲤♂)、反交HJ(黄河鲤♀×建鲤♂)3个试验组合,PIT标记后在养殖157、398、598 d时测定生长参数.结果表明:(1)157、398 d时增重率均为HJ>JH>JL,HJ与JL差异显著(P<0.05);598 d时JL>JH>HJ,子代差异不显著(P>0.05).(2)体长、体重的变异系数在157、398 d 时HJ>JH>JL,598 d 时JL>HJ>JH.体长的变异系数小于体重的变异系数.(3)肥满度随养殖时间增加而增长,JL的肥满度最高并与JH、HJ差异显著;(4)雌、雄鱼生长差异显著,雌鱼生长始终快于JL;雄鱼仅在157 d时有优势,398、598 d时杂种优势衰退.(5)在对体重的决定系数上,398 d时子代均以体长的决定系数占主导;598 d时HJ(♀)、JL(♀)中体高的决定系数占主导,JL(♂)、HJ(♂)、JH(♀)中体长的决定系数占主导,JH(♂)中体长、体高对体重的决定系数差异很小.(6)养殖时间对体重的差异显著性、绝对增重率无显著影响(P>0.05),对体长、绝对增长率、特定生长率、体重变异系数、生长指标及肥满度有极显著影响(P<0.01);鱼的不同交配组合和不同性别对上述生长参数均有极显著影响.     

Country‐wide analysis of large wood as a driver of fish abundance in Swedish streams: Which species benefit and where?

相似文献   

黑斑狗鱼形态性状对体重的影响效果分析

选取0^＋龄～4^＋龄黑斑狗鱼332尾,对其体长、体高、体宽、尾柄长、尾柄高、头长、头高、头宽、吻长、眼间距、口裂宽、口裂长和体重等13个性状进行测量。采用多元分析法分析体重和形态形状的关系。结果表明,黑斑狗鱼除0^＋龄头长与体重之间的相关系数未达到显著水平（P〉0．05）外,其它各形态性状与体重的相关系数均达到显著水平（P〈0．05）或极显著水平（P〈0．01）;经通径分析,不同年龄阶段各形态性状对体重的通径系数存在一定的差异,但体长和头高对体重的通径系数均达到显著水平,而且体长对体重的直接作用均最大,其余各性状均是通过体长间接的影响体重;决定系数分析结果表明,体长对体重的决定系数最大,其它性状主要通过体长影响体重;通径分析结果与决定系数分析结果的变化趋势一致;所选形态性状与体重的相关指数R2〉0．85,说明所选性状是影响体重的主要性状。应用逐步多元回归分析,经偏回归系数的显著性检验,建立以体重为因变量（Y）,各形态性状为自变量的多元回归方程,0^＋龄～4^＋龄黑斑狗鱼体重（Y）与形态性状参数的多元叵归方程分别为：LgY=-1．411＋0．395LgX8＋0．576LgX1＋0．092LgX1n＋0．538LgX7＋0．35LgX6;LgY=-4．132＋0．866LgX1＋0．102LgX】2＋0．083LgX7;LgY=一4．186＋0．772LgX1＋0．195LgX7;LgY=-2．542＋0．372LgX1＋0．185LgX3＋0．256LgX8＋0．23LgX7,;LgY=-4．585＋0．816LgX1＋0．178LgX7。经回归预测估计值与实际值间的差异不显著（P〉0．05）,该方程可用于黑斑狗鱼实际生产中,为黑斑狗鱼选种提供了理论依据和理想的测量指标。     

湿地松产脂量与生长及树冠性状多点遗传相关及通径分析

为研究湿地松生长及树冠性状与产脂量之间的遗传相关关系及其对产脂量的控制途径,以赣北、赣中和赣南等多种典型立地条件下的28年生湿地松家系试验林为研究对象,对112个湿地松家系进行产脂量、生长及树冠性状全林调查,并对测定数据进行分析。结果表明,除枝下高外,产脂量与生长及树冠性状均呈显著或极显著遗传正相关关系,遗传相关系数排名前四的性状分别为胸径(R=0.93)、树冠表面积(R=0.83)、冠长(R=0.78)和冠幅(R=0.73);通径分析中,胸径、树高、树冠表面积和冠幅通过直接和间接作用成为影响产脂量的主导因素,其决定系数贡献率分别为0.557、0.507、0.424和0.240;产脂量与生长、树冠性状的线性回归方程为:y=-0.255+0.040x_(DBH)+0.004x_(HGT)+0.006x_(CSA)+0.036x_(CW)(F=955.907^**, R²=0.559),模型的预估精度为99.64%。本试验结果明确了湿地松生长及树冠性状与产脂量之间的关系,其中,树高、胸径、冠幅和树冠表面积对产脂量影响较大;建立的产脂量多元回归模型具有一定的现实意义,实现了对树高、胸径和树冠表面积等性状的快速测定预估产脂量,为湿地松产脂量的科学、准确与高效预测提供了依据。