基于GA优化的支持向量机模型在青椒作物需水量预测中的应用

为节约灌溉用水,采用垄沟集雨覆盖种植技术与滴灌技术相结合(MFR-DI),并对使用该技术种植的青椒进行作物需水量预测.根据多年气象资料、青椒冠层温度以及逐日作物需水量资料,构建了以冠层温度、气象因素为输入因子的预测MFR-DI种植模式下青椒作物需水量的GA-SVM模型,使用2017年的数据对模型进行了测试,结果表明:在...     

一种用于压裂返排液的PCSSA絮凝剂的制备及其絮凝性能评价

合成了一种用于压裂返排液的PCSSA絮凝剂,并将其与无机絮凝剂聚合氯化铁铝(PAFC)和有机絮凝剂阳离子聚丙烯酰胺(CPAM)进行复合,对其在压裂返排液中的絮凝性能进行了综合比较评价。研究结果表明,PCSSA絮凝剂具有比常规絮凝剂更好的絮凝效果,与PAFC和CPAM复配后可进一步提高絮凝性能。PCSSA、PCSSA/CPAM(P/C)和PCSSA/PAFC(P/P)对压裂返排液样品的CODCr去除率分别为89.5%、91.2%和92.9%。PCSSA/PAFC对压裂返排液的絮凝处理效果最好,经处理后清液的浊度、色度以及悬浮物含量分别为2.0NTU、9.4°和9.2mg/L。     

基于MIV-MEA-Elman神经网络的核桃果实膨大期需水量预测

核桃作物需水规律错综复杂,与气温、气压、相对湿度等因子之间具有复杂的非线性关系。针对这种特点,结合河北邯郸试验田核桃需水的历史数据和气象数据,提出了一种MIV-MEA-Elman模型。经MIV(平均影响值)算法筛选,得出4个较优的指标:平均气温、平均气压、相对湿度、日照时数。以此作为经MEA(思维进化算法)优化后的Elman神经网络模型的输入,核桃逐日需水量作为输出,经过对仿真结果分析,此模型的均方根误差为0.317,证明具有良好的预测效果。     

浅谈我院环境工程专业建设与发展

在调研国内院校环境工程专业基础上 ,就环境工程专业建设与发展中的专业培养目标、优化课程体系、专业设置与口径、工程能力和实践能力的培养、人文素质和管理课程设置等几个方面结合我院环境工程专业的特点进行了简要阐述     

采用改进RetinaNet的笼养肉鸽繁育期个体检测模型

实现繁育期精准个体检测是提高集约养殖环境下肉鸽繁育效率和精准管控效果的有效手段，其中小目标鸽蛋及粘连乳鸽的精准检测是关键。该研究提出了一种基于改进RetinaNet的目标检测模型，以RetinaNet网络为基础框架，将ResNet50特征提取网络与特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN）结合，增加特征金字塔网络中特征检测尺度，提升对图像中遮挡鸽蛋与粘连乳鸽的检测精度；在分类和回归子网络前引入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），提升对小目标检测的精度。试验结果表明，该研究提出的模型对于笼养肉鸽个体检测的平均精度均值（mean Average Precision，mAP）达到80.89%，相比SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv5m和原始RetinaNet模型提高了18.66、29.15、19.92、21.69、18.99与15.45个百分点；对成鸽、乳鸽与鸽蛋检测的平均精度（Average Precision，AP）分别为95.88%，79.51%和67.29%，相对原始RetinaNet模型提高了2.16、21.74和22.48个百分点，在保证成鸽精准检测的基础上，显著提升了对复杂环境下存在局部遮挡的小目标鸽蛋以及粘连乳鸽的检测精度，为实现集约化养殖环境下肉鸽繁育周期个体检测和精准管控提供有效支持。