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径向基函数网络与WebGIS融合的苹果病虫害预测 总被引：1，自引：0，他引：1
以ArcIMS为二次开发平台,开发了基于Java技术和MVC架构的苹果病虫害预测预报系统平台,在建立了20余种苹果病虫害预测模型的基础上,采用动态数据交换技术(DDE)实现了GIS分析功能与病虫害预测模型的集成;具有空间数据和属性数据的分析处理、苹果病虫害预测预报、WebGIS信息发布等功能;可以通过地图或专题图、数据表格、图形或文字等多种形式预测预报苹果病虫害发生时间和发生程度.以苹果山楂叶螨为例,详细阐述了系统中径向基网络模型的构建,该模型的测试准确率为87.5%.高于BP神经网络的75%. 相似文献
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基于WebGIS的农业病虫害预测预报专家系统 总被引：9，自引：1，他引：9
以开源版MapGuide为WebGIS二次开发平台,结合.net技术开发了具有B/S三层网络架构的农业病虫害预测预报专家系统.依循专家经验预测方法构建病虫知识库,知识存放于SQL Server 2000数据表中,病虫害种类按照地理区域划分,各表所包含的病虫害影响因子描述、特征临界值、判别条件组合以及发生等级间构成一种网状模型.系统采用基于知识的前向型推理与基于系统案例推理相结合的方式.用户依据系统的向导式提示以及数据输入规范输入病虫害监测数据,系统将病虫害发生程度以GIS专题图、数据图表及文字等多种方式反馈给用户.实际运行结果表明,该系统操作性强,预测结果可靠直观. 相似文献
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人工神经网络在葡萄霜霉病预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
近年来,人工神经网络模型开始逐渐应用于植物病虫害的预测预报中,并取得了良好效果,已成为植物病虫害预测预报的新途径.为此,以温度、相对湿度、累积降雨量及累积降雨日作为预测因子,以葡萄霜霉病的感病指数为预测目标,利用人工神经网络的BP算法建立了葡萄霜霉病预测模型.以陕西杨凌地区2004年和2006年的数据作为BP网络的训练资料,对2007年霜霉病的流行状况进行预测,预测的变化趋势与该年霜霉病实际的流行趋势吻合.由此证实,利用神经网络建立葡萄霜霉病预测模型是可行的. 相似文献
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准确及时地洪水预报是防洪工作的一项重要非工程措施,可为防汛决策提供科学依据,极大程度地减免洪灾损失。以凤滩水库短期洪水预报系统为例,分析了水库洪水预报系统的业务需求,基于Visual Studio开发平台,设计了系统的功能结构体系,阐述了系统开发中数据库管理、洪水预报模型和信息查询等核心功能模块的设计思路。最后介绍了系统在凤滩水库洪水预报中的应用。该研究可为我国水库洪水预报系统的建设提供技术支撑与方法储备。 相似文献
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为满足苹果内部品质产地检测分级需求,本研究研发出检测模块和分级模块,构成可移动式苹果内部品质果园产地分级系统。在此系统的基础上,以苹果糖度和霉心病为代表品质指标,提出一种基于乘法效应消除（Multiplicative Effect Elimination,MEE）的光谱校正方法,用于消除苹果物理属性差异导致的有效光程变化对光谱的影响。利用该系统获取苹果600~900 nm漫透射光谱数据,分别采用多元散射校正（Multiple Scattering Correction,MSC）、标准正态变量变换（Standard Normal Variate Transform,SNV）和MEE算法对苹果光谱预处理后,建立糖度偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）预测模型和霉心病偏最小二乘判别（Partial Least Squares - Discriminant Analysis,PLS-DA）模型。结果表明,MEE算法相比于MSC和SNV算法建模结果更好,糖度预测模型的校正集相关系数（Rc）、校正集均方根误差（Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC）、预测集相关系数（Rp）和预测集均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP）分别为0.959、0.430%、0.929和0.592%;霉心病判别模型的校正集敏感性、校正集特异性、校正集准确率、预测集敏感性、预测集特异性和预测集准确率分别为98.33%、96.67%、97.50%、100.00%、90.00%和95.00%。将建立的最佳预测模型导入分级系统进行试验,结果表明该系统的分级准确率为90.00%,分级速度约3个/s。该系统具有成本低、结构简单、移动方便等优点,可以满足苹果内部品质果园产地检测分级需求。 相似文献
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为实现土壤水分特征曲线Gardner模型参数的预测以及精度的对比,以山西省黄土高原区农耕土壤为试验材料,进行了土壤水分特征曲线的系列试验,构建了土壤水分特征曲线Gardner拟合模型参数a、b和对应的土壤基本理化参数的数据样本;采用BP神经网络与支持向量机两种预报模型对土壤水分特征曲线Gardner模型参数a、b实现了预测,并对预测精度进行了对比。研究结果表明:随着两种模型输入变量的增加,两种预报模型的精度都得到提高;当输入变量为土壤质地、土壤容重、土壤有机质含量、土壤无机盐含量时,两种预报模型对参数a、b的平均相对误差值均在6%以下,预测模型具有可行性;同时,相比于BP神经网络而言,支持向量机预报模型精度相对较高,而且预测结果波动空间较小,离散程度较低。该成果一方面丰富了Gardner模型参数的土壤传输函数创建的途径,更为Gardner模型参数预测模型的选择提供了依据。 相似文献
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为检测苹果内部品质,基于可见/近红外光谱检测技术并结合分拣机械手,设计了苹果内部品质分级机械手。该装置主要由夹持机构、近红外光谱采集系统、控制系统等组成。机械手稳定夹持苹果后采集苹果的近红外光谱数据,上位机软件中的预测模型对光谱数据进行分析处理,并显示光谱曲线和预测结果。为建立苹果可溶性固形物含量预测模型,基于该装置采集了苹果在650～1 100 nm波长范围内的光谱数据,通过国家标准测量法测得苹果样本的可溶性固形物含量,采用SG卷积平滑(SG-smooth)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理,并结合可溶性固形物含量测量值建立偏最小二乘(PLSR)模型。结果表明,采用多元散射校正方法预处理后的建模效果最优,其预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0. 978 2、0. 970 1,均方根误差分别为0. 274 6、0. 326 3°Brix。选取20个同品种苹果样本对该装置的稳定性和准确性进行了测试,可溶性固形物含量预测值与测量值相关系数为0. 957 3,均方根误差为0. 422 4°Brix。试验结果表明,苹果内部品质分级机械手在夹持苹果的同时可以实现对苹果可溶性固形物含量的准确预测。 相似文献
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苹果可溶性固形物含量的检测方法——基于可见光近红外光谱技术 总被引：3，自引：0，他引：3
为了快速检测苹果的可溶性固形物(SSC)含量,采用可见光近红外光谱技术,结合主成分分析(PCA)和BP神经网络技术,来建立苹果SSC的预测模型.获取苹果样本在345～1039 nm波段的漫反射光谱,采用DPS数据处理系统对其进行主成分分析,并提取出累计可信度大于95 %的5个新主成分.建立一个3层的BP神经网络模型,并将这5个新的主成分作为BP神经网络模型的输入量,其结果是98 %以上预测样本的预测相对误差在5 %以下.该研究表明,采用近红外光谱技术来建立苹果可溶性固形物的预测模型是可行的. 相似文献
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为明确不同贮存温度对益生菌发酵苹果浊汁品质的影响及预测发酵苹果浊汁的货架期,测定了4、25℃条件下益生菌发酵苹果浊汁色差L*值、a*值、b*值、ΔE值,以及稳定系数、活菌菌体浓度、感官评分、有机酸质量浓度、糖质量浓度和香气成分等指标的变化,基于Arrhenius方程构建了发酵苹果浊汁各项品质指标货架期预测模型。结果表明:在4℃和25℃条件下,发酵苹果浊汁的b*值、ΔE值变化符合零级反应,其他指标均符合一级动力学反应。以单指标分别建立预测模型,模型计算验证结果显示,各模型的相对误差均小于10%,偏差度和准确度不大于1.04,说明模型可以很好地预测发酵苹果浊汁贮存期的各项指标。活菌菌体浓度与其他品质指标均呈显著相关,以其建立的4℃和25℃条件下的发酵苹果浊汁货架期预测模型的预测值与实测值的相对误差小于10%,说明模型可靠、合理,可以准确预测益生菌发酵苹果浊汁的货架期。 相似文献
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采用一元线性回归模型模拟贝叶斯分析的先验分布和似然函数,建立了基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型,在结合区域的水文特性对数据进行预处理的基础上,将其应用于老挝Namngum水库的月径流量预测中,结果表明,该方法较单一BP神经网络模型和小波-BP神经网络模型而言,有效的提高了月径流量的预测精度;同时相对于确定性水文预报方法而言,基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型定量地、以分布函数形式描述水文预报的不确定度,能向用户提供更多、更全面的信息,为决策提供更有价值的技术支持。 相似文献
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MGM(1,n)-ARMA模型在大坝监测系统中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大坝监测系统监测过程中受到各种随机因素干扰的情况,详细地讨论了灰色预测MGM(1,n)和MGM( 1,n)-ARMA模型的基本内容及建模过程,成功地将MGM(1,n)-ARMA预测模型应用于大坝变形的预测预报.实践证明,MGM(1,n)-ARMA预测模型由于考虑了各变量相互关联、共同发展的关系,并建立了ARMA模型时残差进行了拟合修正,提高了灰区间的白色度,预测效果比传统的MGM(1,n)模型效果好.因此,MGM(1,n)-ARMA预测模型在大坝变形的预测预报中比MGM(1,n)预测模型具有更高的应用价值. 相似文献
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洪水预报系统因其动态性、不确定性,加大了洪水预报的难度,一直以来许多水文工作者致力于洪水预报的研究工作。最优组合预测模型具有最大信息利用原则和最小均方误差原则的特点,因而被广泛地运用在预报上。在洪水预报中,递推最小二乘算法是对洪水预报模型的参数进行校正的一种实时洪水预报方法。本文分析了最优加权组合预测模型的基本原理,提出了差分模型和衰减记忆的最小二乘递推算法的组合预测模型,并将该模型应用到实时洪水预报中。实例应用表明,所建立的预测模型具有较高精度和较好稳定性的特点,为实时洪水预报提供了一种新的途径。 相似文献
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基于介电频谱的采后苹果可溶性固形物含量无损检测 总被引：6，自引：0，他引：6
根据10~4500MHz间采后21周贮藏期间无损富士苹果介电参数的频谱特性,建立了苹果可溶性固形物含量的支持向量回归（SVR）预测模型和BP网络预测模型;并综合比较了采用原始频谱（FF）、主成分分析（PCA）和连续投影算法（SPA）优选频率对模型预测效果的影响。研究结果表明,PCA—SVR建模效果最好,其预测相关系数为0.883,均方根误差为0.552,PCA—BP的建模效果较PCA—SVR稍差。并且发现经SPA处理后的数据建立的模型,均方根误差普遍较小;经PCA处理后的数据建立的模型,预测相关系数普遍较高。 相似文献
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水质参数影响板式换热器污垢特性的神经网络分析 总被引：1，自引：0，他引：1
搭建了板式换热器污垢热阻实时监测系统平台,采用多项式拟合的方法分析出松花江水中电导率、铁离子、细菌总数、pH值、浊度等水质参数与污垢的形成过程密切相关;将其和时间作为输入量,污垢热阻作为输出量,建立基于BP神经网络的冷却水污垢热阻预测模型。结合绝对误差和相对误差的分析知:预测值准确率达到90%以上,网络泛化能力的可靠性强;分析比较多次预测结果表明,该模型不但适用于流速、换热器特性参数等为定值的情况,而且当这些参数发生改变时,该模型也适用。 相似文献
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Philip入渗模型参数的非线性预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验过程资料,拟合了Philip入渗模型参数,建立了以土壤体积含水率、干密度、粉、黏粒含量和有机质含量等土壤理化参数为输入变量,Philip入渗模型参数为输出变量的土壤传递函数,通过对函数的分析、检验,建立了土壤入渗参数S和A的多元非线性预测模型;在此基础上,运用灰色关联分析理论,将各输入变量进行了灰色排序。研究表明:用土壤体积含水率、干密度、粉粒含量、黏粒含量和有机质含量作为预报模型的输入参数可实现对入渗参数的预测,预测参数实测值与预测值之间的相对误差可控制在8%以下,所建立的非线性预测模型高度相关。 相似文献
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为便于作物模型的推广和应用,为农业气象服务提供有力工具,以棉花功能结构模型Cotton XL为基础,构建了基于Web的棉花气象服务系统,实现了新疆棉区棉花生长发育状况的逐日动态模拟。系统采用MySQL建立了新疆棉区气象、土壤和主栽品种数据库,采用B/S结构模式,包括前端展示、数据存储和后台分析,运用Java语言实现了棉花模型Cotton XL的内部调用以及模型和数据库之间的信息传递,运用PHP语言实现了决策页面和数据库之间的信息传递。系统以气候、土壤、管理措施和品种特性为基本输入,可提供棉花生长发育动态预测、产量预报和品质预测等服务。经验证,系统能够较好地反应新疆棉区棉花生长发育和产量形成过程,系统的建立对提升气象为农服务能力具有重要的现实意义。 相似文献