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在已有大量研究工作基础上，运用人工智能原理与方法，借助于计算机，研制出“研制出黄土高原降水生产潜力开发专家咨询系统”。该系统汇集了本领域专家的知识和经验，用知识基的形式存入计算机，能按给定的条件进行自动推理和判断，通过人机对诱的形式，迅速得出某地某作物的降水生产潜力值及其开发程序，提供开发潜力的技术途径，为旱区农业生产提供战略咨询。 相似文献
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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
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在调查湖北麦田杂草种类、危害规律等的基础上,建立湖北麦田杂划综合治理专家系统ＨＢＷＷＥＳ,专家系统基于麦田主要杂草与小麦竞争的动态机理模型和主要杂草对小麦产量损失的经验模型,并基于这些模型和领域专家经验提出湖北麦田杂草综合治理策略。 相似文献
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模糊多级判别技术预测小麦叶锈病发生趋势 总被引：3，自引：0，他引：3
采用模糊多级判别预测小麦叶锈病发生趋势的方法,对曲阜市１９８３～１９９７年共１５ａ小麦穗期叶锈病发生趋势系统观测资料进行数量分析,建立起小麦叶锈病发生趋势预报模型,拟合率达８６７％,并用现有模型预测１９９８年病害发生等级,预测结果与实际情况相符。为该病害的预测预报提供了新的方法,对指导大田防治有实际意义。 相似文献
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为提高陕西省小麦条锈病发生面积的预测准确度,以2010年-2018年陕西省小麦条锈菌冬繁区和越冬区的发生县区数、发生面积、温度和降雨量为数据集,通过Pearson相关性分析筛选病害流行的主要影响因子,利用全子集回归筛选病害流行的因子集。以筛选得到的影响病害流行的5个因子,即累计发生县区数、冬繁区条锈病发生面积、1月平均温度、1月平均降雨量和3月平均降雨量为自变量,采用全子集回归和BP神经网络算法开展小麦条锈病发生面积的预测研究。结果表明,全子集回归和BP神经网络算法对2019年-2020年的小麦条锈病发生面积预测准确度均达90%以上,预测2021年陕西省小麦条锈病发生面积分别为46.11万hm~2和52.85万hm~2。 相似文献
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1998年青海省小麦条锈病发生程度的马尔柯夫链预测 总被引：8，自引：0，他引：8
根据青海省１９７８～１９９７年２０年小麦条锈病发生程度的时间序列资料,应用马尔柯夫链预测法对该省１９９８年小麦条锈病的可能发生程度进行了预测,预测结果为轻度发生年,发生危害面积小于当年小麦播种面积１０％,与实际相符。对１９８４～１９９７年发生程度经可靠性检验,预测结果的历史拟合率为７８６％。 相似文献
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实时、准确地对作物需水量的预测是实现智能节水灌溉的关键技术。预测模型的合理选择及精度提高是作物需水决策系统的核心。本文将陕西西安地区的气象数据环境信息引入自适应神经模糊推理(ANFIS)作物参考蒸腾量(ET_0)预测模型,应用卡尔曼滤波器对气象数据经ANFIS建模得到的ET_0预测值进行滤波去噪,以提高模型的预测精度,并通过仿真和实验验证,从理论和实践两个方面来验证模型的精度。仿真结果得到,反映模型预测值与真实值之间拟合程度的均等系数(EC)值校正前为0.93,校正后达到0.98。实验结果得到,ANFIS预测模型的平均绝对误差是28.94%,平均相对误差是26.37%,卡尔曼修正后的ANFIS预测模型的平均绝对误差是7.24%,平均相对误差是6.59%。仿真和实验结果表明,利用卡尔曼滤波对ANFIS预测模型进行修正,可以提高预测的精度,经卡尔曼修正后的ANFIS模型能更佳地反映ET_0的变化趋势。 相似文献
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基于地理信息系统的全国主要粮食作物病虫害实时监测预警系统的研制 总被引：10，自引：1，他引：10
为提高病虫害防治的准确性和科学性，依据植保知识、专家经验，采用人工智能、自行开发的具地理信息系统基本功能及决策支持系统（DSS）的相关技术，研制了基于Internet网络传输的全国主要粮食作物病虫害实时监测预警系统。本系统能够对小麦、玉米、水稻、马铃薯、高粱和谷子6种主要粮食作物的60余种病虫害进行实时监测、预警、诊断、提供植保知识，能够对年度间同期病情、虫情做出图形比较，可将抽象的预警数据转化成清晰简明的点图式电子地图，直观明了地显示病虫害发生点数及地域分布，可根据品种的抗病虫性、病虫害发生基数和未来天气预报等信息对小麦白粉病、赤霉病、纹枯病、稻瘟病、稻曲病、马铃薯晚疫病、麦蚜、小麦吸浆虫和玉米螟9种重要病虫害做出短期防治决策，系统的运行有助于提高人们对主要粮食作物病虫害管理的科学水平。 相似文献
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开展农业病虫电视预报 1a的实践显示 ,这一病虫预报发布形式 ,具有信息覆盖面广 ,传播速度快 ,图、文、声并茂等优点 ,是适应病虫预报传播的特殊需要 ,充分利用现代信息传播手段 ,做好植保服务工作的有效途径 相似文献
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J. de Kraker J. E. van den Ende W. A. H. Rossing C. Bastiaansen W. van der Werf 《EPPO Bulletin》2000,30(1):105-113
Development and improvement of warning systems are often done empirically, relying on extensive field testing. As this approach is both costly and time‐consuming, there is a need for a more rational and efficient alternative. In a study to explore the options for improvement of a Botrytis warning system in flower bulbs, we applied a computer‐based approach to systems design. The approach consisted of the construction and evaluation of modified versions of the warning system using epidemiological knowledge, data sets of recorded and forecast weather and a simulation model of epidemic development and fungicide spray impact. Performance of modified versions was evaluated with regard to fungicide input, efficacy of disease control and sensitivity to the prediction error in weather forecasts. This approach can be more efficient than a purely empirical one, as it enables the designer to limit the number of alternative versions to be field‐tested on the basis of explicit performance criteria. It also has the advantage that it provides insight into the potentials for improvement of the warning system. 相似文献
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人体舒适度指数预报体系研究 总被引：11，自引：0，他引：11
本文利用河西走廊东部武威市 1 971 - 2 0 0 0年气象资料 ,统计分析各气象要素的变化规律 ,并探讨其对人体舒适度的影响 ,在国内外有关研究基础上 ,结合本区域特殊的气候状况 ,建立了人体舒适度指数的计算方法和相应的预报等级 ,并进行了效果检验和参数订正 ,可以满足气候相似地区城市环境气象预报业务的需要。 相似文献
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水稻病虫治理计算机服务系统(SSPRP)融合资料服务、动态监测(实况服务)、预测和防治对策为一个整体,具有灵活性和适应性等特点,不仅能提供资料服务,作出病虫发生趋势的定量预测和防治对策,而且由于病虫信息直接联机处理,加快了信息的传递和处理,使领导部门能及时掌握全省水稻病虫发生、发展状况,更有效地指挥农业生产。 相似文献
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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
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灰色关联度分析在云南小春作物产量预报中的应用 总被引：9，自引：0，他引：9
将灰色关联度分析法与相关分析法分别应用于云南小春作物产量预报因子的筛选,并将用两种方法选出的因子用于2004年的产量预报。对比其预报结果:灰色关联度分析法筛选出的气象因子,更能体现其生物学意义;可以通过计算灰色关联度来找到主要因子、剔除次要因子,以抓住主要矛盾,减少计算量。 相似文献