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《中国农村水利水电》2019,(2)
变参数概率分布模型是描述变化环境下非平稳性水文极值系列的概率分布特征的重要方法之一,分析多个变参数概率分布模型的拟合效果,优选确定采用的模型。但由于变参数概率分布模型的参数变化规律未知,最优拟合的模型也未必能精准地代表非平稳极值系列的概率分布特征,导致依据单一最优拟合模型计算的结果不可避免地存在不确定性。鉴于此,提出对多模型的计算结果进行综合,即构建多套变参数概率分布模型,基于赤池信息准则选取拟合最优的若干模型,采用等可靠度方法推求基于各选定模型的水文设计值,并对不同模型的估计结果进行加权综合获得综合设计值,以降低模型选择对水文设计值产生的不确定性影响,增强水文频率分析计算结果的可靠性。 相似文献
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《中国农村水利水电》2016,(12)
为了保证大坝安全监测的准确性并提高模型的预测长度,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)结合实时跟踪算法,建立基于实时跟踪的ARIMA大坝安全监控模型,利用ARIMA拟合性好的特点对大坝监测数据进行拟合建模,并使用实时跟踪算法的等维递补思想提高大坝变形监测的预测长度,工程实例表明,基于实时跟踪的ARIMA大坝安全监控模型精度较高,对于数据信息挖掘能力强且具有较长的预测长度,具有很高的工程应用价值。 相似文献
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针对传统水位流量关系曲线拟合过程中存在精度不高的问题，应用遗传程序拟合水位流量关系。该方法能够通过演化计算自动寻找最优的模型结构，比起传统统计方法具有较大的灵活性和智能性，避免了预先假定具体数学表达式的不足。将基于遗传程序的水位流量关系模型同基于最小二乘法、遗传算法以及蚁群算法的模型进行详细比较，实例表明，基于遗传程序设计的水位流量关系模型适应性强，拟合精度最高，为水位流量关系拟合提供了新的有效方法。 相似文献
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针对小型甘蔗收获机切割器不平衡对切割器轴向振动的影响,为实现切割器振动的有效预测以及自动控制信号的获取,通过正交试验并利用BP神经网络技术与回归分析构建出了切割器螺旋以及刀盘振动的BP神经网络模型和回归模型。分析结果表明:基于BP神经网络建立模型的切割器螺旋与刀盘的振动正确拟合率达到了88.89%,且相对误差基本上在5%以内,而回归模型的切割压力正确拟合率只有38.89%。因此,基于BP神经网络建立的模型具有较高的精度,通过此BP神经网络模型,有效地解决了复杂信息特征的提取问题,减少了试验研究的次数与成本,为进一步的切割器刀盘以及螺旋振动的自动控制系统的研发奠定了基础。 相似文献
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针对传统水位流量关系曲线拟合过程中存在精度不高的问题,应用遗传程序拟合水位流量关系.该方法能够通过演化计算自动寻找最优的模型结构,比起传统统计方法具有较大的灵活性和智能性,避免了预先假定具体数学表达式的不足.将基于遗传程序的水位流量关系模型同基于最小二乘法、遗传算法以及蚁群算法的模型进行详细比较,实例表明,基于遗传程序设计的水位流量关系模型适应性强,拟合精度最高,为水位流量关系拟合提供了新的有效方法. 相似文献
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针对枣树的三维轮廓信息重建,搭建了一种基于激光雷达的果树轮廓测量平台。通过在平台上的滑轨移动激光雷达获取果树的三维点云信息,采用MatLab软件对点云数据进行提取与处理。为了降低外部环境对点云数据处理的影响,采用高度统计直方图进行地面滤波实现地面点云的滤除,通过icp算法实现双侧点云的配准,应用欧氏聚类算法分割获取枣树点云数据。为验证研究方法的准确性,从点云轮廓数据中获取果树的冠幅数据与手工测量数据进行线性模型拟合对比,二者的相关系数R=0.91,均方根误差RMSE=0.06,相对误差RE=4.08%,拟合效果较好,说明此方法具有一定的可行性。 相似文献
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针对基于传统有限元算法(FEM)的手指模型并不能很好地模拟皮肤大变形的问题,提出了一种基于有限元和光滑粒子动力学耦合算法(SPH-FEM)的手指建模方法,以保证模型在大变形和极端变形情况下的适应性.由于该方法本身具有的“无网格”特性,使其对皮肤组织表现出流固双相特性的模拟上对比传统的FEM方法具有天然优势.建立了基于SPH-FEM手指建模方法的手指模型,进行尖刺刺入仿真试验和平板摩擦仿真试验,考察皮肤的应力应变.为了验证SPH-FEM手指建模方法的合理性和有效性,对基于SPH-FEM手指模型与基于FEM手指建模方法进行比较.结果表明,SPH-FEM手指模型在整体形变趋势上与FEM手指模型较为一致,并且在应对大变形时响应速度相较于FEM手指模型明显增加,但存在一定的滞后性;SPH-FEM手指模型在小变形时的精度稍显不足. 相似文献
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冬小麦种植区域分布广泛，为监测与评估其生长信息和生长环境，本文通过引入三相混合介质模型表征植被层，引入高斯随机粗糙面表征农田粗糙地表，构建了一种冬小麦覆被农田地表的多层非均质混合电磁散射模型。首先分别对比本文提出的多层非均质混合模型与水云模型、Oh模型在冬小麦拔节期及孕穗期的后向散射系数预测结果，对本模型的有效性进行分析和验证；随后，通过分析该模型等效介电常数，并求解其电磁散射及辐射传输方程，获取植被生长信息、植被含水率及土壤粗糙度等因素对覆被农田地表等效介电常数和雷达后向散射系数的影响规律。结果表明，本文提出的多层非均质混合模型与水云模型及Oh模型预测结果有较好的一致性，同时与双弥散模型获得的小麦层等效介电常数R2分别为0.981 7、0.992 2、0.986 3、0.971 1,同样具有较好的一致性；此外，本文提出的模型对拔节期、孕穗期小麦含水率的预测结果与实际测量值的均方根误差分别为0.88%、4.65%,该模型能够较好地模拟覆被农田地表电磁散射特征，为后续无人机微波反演冬小麦生长及土壤水分信息提供坚实理论基础。 相似文献
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基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算 总被引：4，自引：3，他引：1
提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法.首先使用Lab模型对苹果图像进行分割.然后计算分割后每个区域的面积,并判断其是否为邻接苹果区域.接着在邻接区域内计算亮度信息,利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割.这样,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab模型处理后的邻接苹果.实验表明,此算法对邻接苹果识别非常有效,识别率大于92.89%,而且算法简单快速,平均每幅图片识别时间小于0.5 s. 相似文献
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基于高光谱成像技术的生菜冠层含水率检测 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现作物含水率的无损检测,以6种水分胁迫水平的生菜为研究对象,利用高光谱成像技术和特征波长选取方法对生菜冠层含水率进行检测研究。采用掩模法去除高光谱图像的背景噪声,并对生菜冠层光谱图像进行光强校正。利用标准正态变量变换法(SNV)去除原始平均光谱数据的噪声,采用蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)剔除无关变量,结合基于最小绝对收缩和选择算法(LASSO)、连续投影法(SPA)、LASSO与SPA算法组合(LASSO SPA)筛选特征变量,对数据进行降维处理,采用偏最小二乘法(PLS)建立5个生菜冠层含水率检测模型。经对比发现,全光谱中存在很多冗余信息变量和无关变量,采用全光谱建立的PLS模型复杂度最高,且预测能力最差;以MCUVE LASSO SPA筛选变量后的PLS模型效果最优,其中建模集相关系数R c和预测集相关系数R p分别为0.8827和0.9015,均方根误差分别为1.0662和0.9287。择优选取MCUVE LASSO SPA PLS模型计算生菜冠层每个像素点的干基含水率,生成可视化分布图,实现了生菜冠层叶片干基含水率可视化检测。本研究可为生菜冠层含水率快速无损检测提供参考。 相似文献
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鉴于我国新疆地区大田作业的种植模式,针对人工分离辣椒籽皮的劳动强度大、成本高、周期长、籽皮分离效率低等问题,设计了一种机械式分离的辣椒籽皮分离装置并对关键部件进行了设计分析和型号选择。该装置,利用风机的吹风将辣椒皮与辣椒籽分开,落于筛网上,因辣椒籽小于筛网上的网眼,连杆机构进行偏心运动,带动筛网的运动,辣椒籽落于下一层的筛网,由卸料板处收集,辣椒皮由卸料槽处收集。利用这种籽皮分离装置将干辣椒进行籽皮分离,对辣椒进行充分的利用,经济效益高,操作简便,降低了分离工作难度,对大面积种植模式,尤其是对新疆地区具有促进作用。 相似文献
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为快速获取作物的生长状态信息及时指导农业生产,基于作物生理生化光谱学响应机理,设计了基于光环境校正的便携作物叶绿素检测装置。装置测量以610、680、730、760、810、860nm为中心,20nm带宽的反射光谱以及环境光照光谱数据,计算植被指数并预测植物叶绿素含量,在环境光照强度较差时使用主动补光灯进行补光,并对补光条件下环境光照强度进行校正。实验表明GPS定位在纬度最大漂移为6.2m、经度最大漂移为4.9m;光谱传感器6个波段的光强响应与照度计测量值之间的决定系数均超过0.99;标定的2块光谱传感器的匹配系数在610nm和860nm波段分别为0.743、1.035。建立了610nm和860nm波段补光强度与测量距离间的拟合模型用于光环境校正;使用无纺布进行了叶绿素梯度实验,建立了植被指数NDVI与植物叶绿素含量的数学模型,在较差光环境条件下不进行补光的模型决定系数为0.685,补光并进行校正情况下模型决定系数为0.965。 相似文献
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为建立单粒玉米种子水分含量的高精度检测模型,制备了80份不同水分含量的玉米种子样本。针对玉米种胚朝上和种胚朝下分别进行高光谱反射图像采集,每份样本取样100粒,波长范围为968.05～2 575.05 nm。采用PCA快速提取单粒种子光谱,经多元散射校正预处理后,分别采用随机森林(RF)和AdaBoost算法建立单粒种子水分检测模型,并集成两种算法特征提出基于加权策略的改进RF用于单粒种子水分含量建模。利用单粒玉米种子胚朝上的光谱信息建立的改进RF模型训练集相关系数R为0.969,训练集均方根误差(RMSEC)为0.094%,测试集R为0.881,测试集均方根误差(RMSEP)为0.404%;利用单粒玉米种子胚朝下的光谱信息建立的改进RF模型训练集R为0.966,RMSEC为0.100%,测试集R为0.793,RMSEP为0.544%。实验结果表明：改进RF的泛化能力和预测精度明显优于RF和AdaBoost算法;种胚朝上的单粒玉米种子水分含量检测模型优于种胚朝下的模型。高光谱检测技术结合集成学习算法建立的玉米种子水分检测模型预测精度高,稳健性好。 相似文献