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1.
ANN在森林资源预测中的应用研究 总被引：4，自引：0，他引：4
人工神经网络(ANN)方法是基于实例的方法,不需要考虑数学模型的内部结构,不需要假设前提条件,不需要人为地确定因子权重,作为一个黑箱综合地映射研究对象的整体性。应用人工神经网络多步预测方法对甘肃连城林场吐鲁沟营林区有林地面积进行预测,网络模型的最大相对误差为0 080 8％,最小相对误差达到0 0089％,平均为0.038 6％,表明预测值与实际值吻合程度很好,因此模型的精度较高,并且建模简单经预测,林场2000-2004年有林地面积稍有下降趋势,分别为2 873.2 hm2,2 618 7 hm2,2 484.5 hm2,2 346 hm2,2 171 6hm2。 相似文献
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BP神经网络方法在土壤墒情预测中的应用 总被引：11，自引：0，他引：11
利用多年实测土壤水分资料和气象资料,建立了考虑多个因素如:外界气象因素及土壤特性、作物生长等对土壤墒情影响的BP人工神经网络模型。应用结果表明:所建立的模型具有较好的预测效果;用BP人工神经网络建立土壤墒情预测模型的方法是可行的。 相似文献
3.
人工神经网络在毛竹枯梢病预测预报的应用研究 总被引：10，自引：0，他引：10
本文依据1988~1989年在8个标准地收集的气象因子和毛竹病情指数的观察资料,运用人工神经网络模型预测预报中期(la)的毛竹枯梢病。研究结果表明:人工神经网络预测预报毛竹枯梢病的精确度较高,可以为毛竹病虫害发生规律的预测预报提供科学依据。 相似文献
4.
人工神经网络在水环境质量评价和预测中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
在人工神经网络在水质评价和预测方面的应用研究现状、发展趋势进行讨论的基础上 ,用人工神经网络和综合污染指数法 ( N.M.L.)对同一实例进行比较研究 ,结果看出人工神经网络的优越性 ,在用于水质评价和预测时适应性强 ,结果客观、合理 ,具有深入开发的研究价值和良好的应用前景 ,并可实现对水质变化进行预测和预警的目的。 相似文献
5.
为了给铁路运输提供准确的大风预警,文中将人工神经网络算法应用于新疆百里风区的风速预报,分别采用BP神经网络与Elman神经网络建立模型,对实际历史风速数据进行仿真预测。利用实时自动站资料预测未来20分钟瞬间风速并做预报对比检验。结果表明:与BP神经网相比,Elman人工神经网络模型具有更好的拟合效果,独立样本预报及实际预报的检验结果均达到了较为精确的效果,具有实际应用意义。 相似文献
6.
针对降水量这样一种非线性、非平稳序列,研究经验模态分解方法(EMD)和信息扩散近似推理方法（IDAR）在年降水量预测中的组合应用,解决资料序列不充分情况下的区域降水量预测问题。首先,通过EMD方法对具有典型非线性与非平稳特征的年降水量时间序列进行处理,分解出包含原信号不同特征尺度的分量数据系列;然后应用信息扩散近似推理技术对各降水量分量间的复杂非线性关系进行描述,建立当前趋势以及相邻年份之间的预测规则,并进行预测。以文献案例灌区长系列降水资料为样本进行实例计算,并与其它预测方法进行了对比。结果表明：基于EMD和信息扩散近似推理的预测方法效果较好,误差绝对值和为1.30,优于人工神经网络、线性自回归方法以及单纯信息扩散近似推理的统计结果。同时,为了验证该方法的适用性,将该方法应用于文峪河灌区的降雨量预测,取得了满意的效果。研究中发现：信息扩散近似推理可将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可将矛盾模式转换成兼容模式。而EMD方法可有效分解具有非线性、非平稳特征的降水序列,保留其原序列在空间（或时间）各种尺度上的分布规律。两者结合对解决样本不完备的非平稳序列的预测问题是非常有价值的。通过与其它预测方法比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。 相似文献
7.
近20年乌鲁木齐城市化演进过程探究与趋势预测 总被引：4，自引：1，他引：3
以绿洲城市乌鲁木齐为典型研究区,研究利用人工神经网络的自学习特性,在元胞自动机原理基础上,建立景观演变的人工神经网络模型,可以较为客观地确定元胞的转换规则,挖掘城市化的内在规律,实现城市化进程的空间模拟与预测。以研究区景观变化为研究基础,预测2010年景观分布的结果显示:2010年城乡建设用地温度景观具有一定增幅,并向周围高温裸地有微小的扩展趋势,在城市内部绿地面积进一步减少,建筑密度进一步增加,不利于城市的健康发展。 相似文献
8.
西北地区小麦黄矮病流行分析及人工神经网络模型的构建 总被引：2，自引：2，他引：0
对西北地区半干旱气候区小麦黄矮病1992—2009年发生、流行情况进行长期监测、分析,选择制约小麦黄矮病发生、流行的23个因素,利用三层人工神经网络可以逼近任意连续函数,对非线性预测系统进行模拟处理的特点,分析所选预测分子,提出一套完整的建立BP人工神经网络模型的方法,并建立陕西省BP神经网络长期预测模型。对1992—2006年数据进行网络训练,利用2007—2009年数据进行测试。结果表明,以发病率为指标,输出结果误差在0.001~0.034之间;以发病级别作为预测结果,模型计算得出的数值与实际病级完全吻合,准确率为100%。说明利用神经网络建立小麦黄矮病预测模型是可行的。 相似文献
9.
分析了塔里木盆地南缘和田绿洲洛浦灌区地下水位较高的成因,研究了灌区地下水位年内的动态变化规律,利用小波分析的多分辨率功能和人工神经网络的非线性逼近功能,建立了基于小波变换和BP神经网络的地下水埋深动态预测小波神经网络模型。结果表明:灌区地下水位变化具有周期性、季节性的特点,并且可以被小波神经网络模型准确地模拟,模型预测洛浦灌区在未来几年内地下水位会持续上升,年平均升幅为0.1 m左右,因此当地应加强地下水的科学管理。 相似文献
10.
基于灰色模型技术的马尾松毛虫大发生灾变趋势预测 总被引：2，自引：0，他引：2
马尾松毛虫的猖獗发生可以认为是一个灰色系统过程,为探索松毛虫危害森林资源灾变规律,依据瑞金市2003-2007年大发生面积的时间数据序列,尝试应用灰色系统理论及其GM（1,1）模型,对马尾松毛虫大发生的灾变趋势,建立预测模型,进行灾变长期趋势预测。 相似文献
11.
基于因子分析的中国林业发展潜力 总被引：1，自引：0，他引：1
立足于我国林业资源可持续发展,为制定正确的林业资源发展战略,研究林业发展潜力并揭示潜力提升空间是十分必要的。选择27个省作为研究对象,运用《中国林业统计年鉴2008》数据,采用因子分析法,将反映林业发展潜力的10项主要评价指标转化为评价的5个主要因子,并对27个省进行排名发现,各地区林业资源占有和经营、林业资源质量和管理,以及自然、培育和人文转型潜力发展不平衡,南方各省的林业具有很大的发展潜力。并提出了提高南方集体林区森林活立木蓄积量,继续和深化国有森林资源管理改革和创新,大力发展森林旅游业等有力措施。 相似文献
12.
S. Chakraborty † R. Ghosh M. Ghosh C. D. Fernandes M. J. Charchar S. Kelemu 《Plant pathology》2004,53(4):375-386
Data were collected and analysed from seven field sites in Australia, Brazil and Colombia on weather conditions and the severity of anthracnose disease of the tropical pasture legume Stylosanthes scabra caused by Colletotrichum gloeosporioides . Disease severity and weather data were analysed using artificial neural network (ANN) models developed using data from some or all field sites in Australia and/or South America to predict severity at other sites. Three series of models were developed using different weather summaries. Of these, ANN models with weather for the day of disease assessment and the previous 24 h period had the highest prediction success, and models trained on data from all sites within one continent correctly predicted disease severity in the other continent on more than 75% of days; the overall prediction error was 21·9% for the Australian and 22·1% for the South American model. Of the six cross-continent ANN models trained on pooled data for five sites from two continents to predict severity for the remaining sixth site, the model developed without data from Planaltina in Brazil was the most accurate, with >85% prediction success, and the model without Carimagua in Colombia was the least accurate, with only 54% success. In common with multiple regression models, moisture-related variables such as rain, leaf surface wetness and variables that influence moisture availability such as radiation and wind on the day of disease severity assessment or the day before assessment were the most important weather variables in all ANN models. A set of weights from the ANN models was used to calculate the overall risk of anthracnose for the various sites. Sites with high and low anthracnose risk are present in both continents, and weather conditions at centres of diversity in Brazil and Colombia do not appear to be more conducive than conditions in Australia to serious anthracnose development. 相似文献
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A general multi-objective programming model for minimum ecological flow or water level of inland water bodies 总被引：1，自引：0，他引：1
SongHao SHANG 《干旱区科学》2015,7(2):166-176
Assessment of ecological flow or water level for water bodies is important for the protection of degraded or degrading ecosystems caused by water shortage in arid regions, and it has become a key issue in water resources planning. In the past several decades, many methods have been proposed to assess ecological flow for rivers and ecological water level for lakes or wetlands. To balance water uses by human and ecosystems, we proposed a general multi-objective programming model to determine minimum ecological flow or water level for inland water bodies, where two objectives are water index for human and habitat index for ecosystems, respectively. Using the weighted sum method for multi-objective optimization, minimum ecological flow or water level can be determined from the breakpoint in the water index–habitat index curve, which is similar to the slope method to determine minimum ecological flow from wetted perimeter–discharge curve. However, the general multi-objective programming model is superior to the slope method in its physical meaning and calculation method. This model provides a general analysis method for ecological water uses of different inland water bodies, and can be used to define minimum ecological flow or water level by choosing appropriate water and habitat indices. Several commonly used flow or water level assessment methods were found to be special cases of the general model, including the wetted perimeter method and the multi-objective physical habitat simulation method for ecological river flow, the inundated forest width method for regeneration flow of floodplain forest and the lake surface area method for ecological lake level. These methods were applied to determine minimum ecological flow or water level for two representative rivers and a lake in northern Xinjiang of China, including minimum ecological flow for the Ertix River, minimum regeneration flow for floodplain forest along the midstream of Kaxgar River, and minimum ecological lake level for the Ebinur Lake. The results illustrated the versatility of the general model, and can provide references for water resources planning and ecosystem protection for these rivers and lake. 相似文献
14.
基于BP神经网络模型的松花江流域(吉林省段)水环境承载力研究 总被引：3，自引：0，他引：3
流域水环境承载力是近年来学者们研究的热点问题。通过对以往学者的研究,从水环境承载力的概念进行探讨,进一步对水环境承载力的研究方法进行分析与总结。结合研究区域的特殊性和流域水环境承载力与经济发展之间的非线性关系,引入了人工神经网络模型,将BP神经网络方法引入到流域水环境承载力研究中,选取5项经济、社会和人口的相关指标,建立了吉林省松花江流域(吉林省段)水环境承载力的神经网络模型,并对其进行评价。研究表明:2004～2010年研究区域的水环境承载力整体呈现逐步提高的趋势,由0.1084提高到0.4184,初步达到了及格水平。虽然承载力在不断提高,但是依然很弱,处于中等水平之下,且有的年份仍然出现小幅下降的趋势。运用BP神经网络方法进行水环境承载力的研究,方法简洁,结果直观易懂,对该研究区域的水环境质量和经济水平的和谐发展具有现实意义,同时也为其他流域水环境承载力研究提供借鉴意义。 相似文献
15.
Xueting ZHANG 《干旱区科学》2019,11(1):15-28
Snowfall is one of the dominant water resources in the mountainous regions and is closely related to the development of the local ecosystem and economy. Snowfall predication plays a critical role in understanding hydrological processes and forecasting natural disasters in the Tianshan Mountains, where meteorological stations are limited. Based on climatic, geographical and topographic variables at 27 meteorological stations during the cold season(October to April) from 1980 to 2015 in the Tianshan Mountains located in Xinjiang of Northwest China, we explored the potential influence of these variables on snowfall and predicted snowfall using two methods: multiple linear regression(MLR) model(a conventional measuring method) and random forest(RF) model(a non-parametric and non-linear machine learning algorithm). We identified the primary influencing factors of snowfall by ranking the importance of eight selected predictor variables based on the relative contribution of each variable in the two models. Model simulations were compared using different performance indices and the results showed that the RF model performed better than the MLR model, with a much higher R~2 value(R~2=0.74; R~2, coefficient of determination) and a lower bias error(RSR=0.51; RSR, the ratio of root mean square error to standard deviation of observed dataset). This indicates that the non-linear trend is more applicable for explaining the relationship between the selected predictor variables and snowfall. Relative humidity, temperature and longitude were identified as three of the most important variables influencing snowfall and snowfall prediction in both models, while elevation, aspect and latitude were of secondary importance, followed by slope and wind speed. These results will be beneficial to understand hydrological modeling and improve management and prediction of water resources in the Tianshan Mountains. 相似文献
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新疆防沙林带优化模式的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在定位观测和调查基础上,本文研究了不同结构和类型防沙林带的防阻沙效能和特点,应用数量化理论公式,采用林带结构、疏透度、树种组成、带高、带宽和沙源等6个参数,经电算得出单带式防沙林带的阴积沙量、形成的沙丘高度和宽度三个预测模型。采用方差分析和新复极差法(LSR),得出不同结构和类型防沙林带阻沙效能的差异排序为:林草结合单带或多带式——窄带多带式和片林——紧密结构单带式——稀疏结构单带式——通风结构单带式。根据自然条件、流沙危害的程度和水资源特点,提出了准噶尔盆地南缘、塔里木盆地南缘和吐鲁番盆地等3个不同风沙生态区防沙林带的优化模式。 相似文献
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北京市森林资源动态及可持续经营对策 总被引：11，自引：0，他引：11
森林是陆地生态系统的主体,掌握好森林资源数量、质量及空间分布的动态变化,建立森林资源数据库,实现森林资源动态管理,是加强森林资源保护,指导区域林业生产,科学规划,合理经营,提高环境质量的依据。本文从土地利用结构、林种结构、龄组结构、树种结构角度分析了北京市森林资源的现状,并对北京市的森林资源进行了动态分析,以期了解森林资源的特点和动态变化规律,并提出适宜北京林业的可持续发展对策。 相似文献
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西藏森林是中国甚至是世界宝贵的绿色财富,具有丰富的动植物资源,对整个东南亚生态环境具有明显影响。为了有效保护和经营现有森林资源,足够的养分是维护森林生态系统健康与稳定的前提条件,凋落物养分含量高,在养分循环中具有重要的作用。2001年5月13日到8月19日在西藏色季拉山森林生态系统定位站急尖长苞冷杉(Abies georgei var smithii)原始林,6次采用标准地取样与实验室分析法,测定了冷杉地上、地下及林下倒木、枯立木养分含量及其变化,目的是揭示高山森林生态系统养分动态变化规律,为制定森林经营管理决策提供科学依据。研究表明:西藏色季拉山冷杉原始森林生态系统凋落物是养分循环的重要贮藏库,主要由地上凋落物、地下凋落物及倒木组成。不同月份、不同层次的地上凋落物分解速度有很大差异,其养分归还量、富集程度也有很大不同。与地上凋落物相比,地下凋落物中除Fe元素外,各元素的年归还量均较高,尤其是N、P、Mn元素。倒木养分元素总含量较少,以未腐倒木含量较高。 相似文献
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小水电代燃料生态保护工程是以生态效益为主的一项公益性工程,水土保持效益突出。本文将小水电代燃料生态保护工程的水土保持效益分为两类:一是保护森林,涵养水源的效益;二是减少土壤侵蚀的效益。并分别探讨了涵养水源、减少土壤侵蚀、减少土壤养分流失及减少水库泥沙淤积的效益量化计算方法,以山西省陵川县马圪当小水电代燃料试点工程为例进行了水土保持效益的实例计算。 相似文献