简介:马铃薯贮藏库温度受室外温度、室内马铃薯呼吸释放温度、通风降温等因素的影响难以准确预测,提出了一种改进遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)优化支持向量回归机(SupportVectorRegression,SVR)的马铃薯贮藏库温度预测方法。该方法针对支持向量回归机参数难以选择、容易陷入局部极小的缺点,引入了具有并行性、全局搜索能力强的GA算法,结合局部搜索能力强的模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA),实现支持向量回归机的自动寻优。以新疆某农产品加工公司马铃薯贮藏库实测温度数据为样本,建立SAGA-SVR马铃薯贮藏库温度预测模型,进行贮藏库温度准确的预测。仿真结果表明,与GA-SVR、反向传播(BackPropagation,BP)温度预测模型的预测结果相比较,SAGASVR预测结果优于GA-SVR、BP预测结果,具有良好的预测效果。该预测方法较好地解决了系统非线性、小样本等问题,为类似应用场合地温度预测提供参考。
简介:利用光量子仪实测了大针茅典型草原植被类型关键生育期光合有效辐射值,分析了入射PAR、冠层反射PAR、透射PAR、土壤反射PAR与FPAR的变化规律。结果表明,入射与透射PAR呈较标准正弦曲线变化、而冠层反射与土壤反射PAR呈不太平滑的正弦曲线变化,最大值均出现在中午12:30左右;FPAR曲线开口方向与PAR的开口方向相反,呈较标准的余弦曲线变化,最小值出现在中午11:30左右;且日均FPAR值可用一天内的上午9:30或下午14:30的瞬时值来替代;NDVI、LAI与FPAR均呈线性关系,且R2分别达到0.87、0.7。
简介:为建立基于烟叶麦角甾醇含量结合近红外光谱分析技术的初烤烟叶霉变预警模型,以2015年和2016年云南5个地区2个等级(B2F和C3F)初烤烟叶为研究对象,调节烟叶含水率为18%,在28℃,RH80%条件下以30天为实验周期,进行烟叶霉变实验。每3天取一次样,采集近红外光谱数据并检测样品麦角甾醇含量。建立第0d初烤烟叶样品近红外光谱主成分监测模型并提取HotellingT-2统计量,预测第3天至30天初烤烟叶样品近红外光谱数据的HotellingT-2统计量,对比分析肉眼观察和近红外类模型对烟叶霉变的预警效果。结果表明:1)烟叶霉变过程中,麦角甾醇含量逐渐增加后逐渐降低,当肉眼可见时,麦角甾醇含量较初始值增加4.66-23.38倍;2)基于上述监测模型,13个霉变烟叶样品中,提前预警天数为6天的样品2个,提前预警天数3天的样品7个,当天预警的样品4个,7个未发生霉变烟叶在30天的监测周期内均未出现预警,预测准确率100%。以上结果表明该方法能方便快速地实现对初烤烟叶霉变的预警,具有较好的实用价值。
简介:137Cs示踪技术是土壤侵蚀研究的一种重要方法,目前已得到广泛应用。准确的137Cs本底值是运用该技术开展研究的基础。为了获取区域高空间分辨率137Cs本底值数据,作者基于147个气象站点的实测数据和Walling&He的137Cs本底值计算模型,运用主成分分析(PCA)和地理加权回归克里格(GWRK)相结合的方法,预测四川省137Cs本底值的空间分布。结果表明:1)应用PCA法可在保留大部分原始信息的同时,有效地消除变量间的多重共线性,为后续的回归分析与空间插值奠定基础;2)GWRK插值法综合考虑了降水、空间位置等多个影响因素及其对137Cs本底值影响的空间非平稳性,相对于传统的普通克里格和全局回归克里格插值法具有更高的预测精度,且较准确地表达局部区域137Cs本底值空间分布的细节信息;3)以实测数据为基础、基于GIS技术的空间插值方法是获取区域高分辨率137Cs本底值空间数据的可行途径。本研究有效地揭示137Cs本底值的空间分布规律及不同因素对其影响,为运用137Cs示踪技术开展土壤侵蚀研究、水土流失治理等工作提供基础数据和技术支持。