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土壤水分预测是天气预报的一个重要指标,是径流预报、农田灌溉和排水等问题的重要参考因素,一直以来都是广大气象学者研究的重点.本文利用人工神经网络的方法建立土壤水分预测模型,对田间土壤水分进行预测研究.预测结果表明:应用人工神经网络建立的土壤水分预测数学模型适用于土壤水分预测,能够比较准确的对田间土壤水分值进行预测,具有较好的预测精度. 相似文献
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牛奶中各种成分含量是影响牛奶品质的重要因素,也是决定其价格的重要因素之一,高品质的牛奶和奶产品往往对人们的健康具有重要的意义。而具有高效低成本的中红外光谱(MIR)已逐渐成为奶产品品质检测的有效新方法。十多年来,欧美发达国家已利用MIR建立了牛奶和奶产品中脂肪酸、蛋白质、矿物质等成分含量预测模型,并投入生产使用。然而,我国在利用MIR预测牛奶中成分的研究较晚、没有得到有效应用。在建立模型的过程中,可选择较多的建模方法,其中回归建模方法的正确选用是决定模型预测能力的关键所在,而正确的预测方法往往意味着更高的预测精度和更强的泛化能力。偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、人工神经网络(ANN)以及贝叶斯回归(Bayes-R)因为其各自不同的优点已成为目前使用较多的几种预测方法。本文对这些方法及其特征进行介绍和总结。 相似文献
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分析了用常规统计分析回归法在桑树病虫害预测预报中所存在的缺陷，提出了改进的思路。建立了人工神经网络预测的模型，开发出KX-Ⅱ型人工神经网络软件，并指出了该新方法在病虫预测系统中的优点。 相似文献
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目的:猪瘟的发生严重影响生猪养殖业的经济效益,准确地预测猪瘟的发病率对猪场本身以及相关监测部门预防猪瘟具有较好的指导作用。方法:运用NeuroSolutions人工神经网络软件对龙岩市部分猪场的猪瘟发病率进行了拟合和预测。结果:表明预测模型具有较好的适应性,能够准确地用于猪瘟发病率的预测。结论:猪瘟发病率的预测对龙岩地区部分猪场猪瘟的预防具有一定的指导作用。 相似文献
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本研究利用近红外光谱通过人工神经网络(Artificial neural network, ANN)建立狼尾草属(Pennisetum Rich)牧草水分、粗蛋白、木质素、酸性/中性洗涤纤维及灰分含量的预测模型。结果表明：基于人工神经网络的狼尾草属牧草品质预测模型总体优于全光谱偏最小二乘法(PLS)模型效果。在人工神经网络的方向传播(BP)网络模型中,6项表征牧草品质指标的校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)均显著低于PLS模型,同时校正集决定系数(R■)、预测集决定系数(R■)显著提高,除灰分含量预测不理想外,其他预测效果均理想。同时人工神经网络的BP网络对于近红外光谱的非线性数据具有良好的拟合能力,其预测模型对于指导狼尾草属牧草品质预测和分级管理研究具有广阔的应用前景。 相似文献
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客源市场预测是旅游规划的基础，目前已出现较多的预测方法，但大都适用于拥有历史数据的旅游地。对于没有历史数据的新开发旅游地客源市场的预测方法较少，且在预测中仅使用单一，因而方法存在诸多缺陷。将旅游者意图调查法和潜在市场倒推法结合使用，既弥补了单独使用潜在市场倒推法对出游比率分析的主观性，也弥补了单独使用旅游者意图调查法无法获得目标市场人口基数的缺陷，使预测结果更具科学性。上述两种方法结合使用对具有明确目标客源市场的重庆市巫山县乡村旅游地进行客源市场预测，其结果显示：2013年巫山县乡村旅游游客量为237．30万人次。 相似文献
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作者利用自己研制的开发的KX－Ⅱ型人工神经网络软件，对桑疫病秋季发病率、黄叶虫春季发生盛期等进行了预测。 相似文献
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文化是旅游发展的灵魂,旅游是文化发展的依托。进行旅游开发,不仅要考虑经济利益,更应强调旅游更深层次上的文化价值,包括历史、艺术、人文等方面的特点和积极功能,文化对于旅游发展的力量是极其强大的。 相似文献
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《饲料研究》2015,(14)
在前期试验结果基础上,通过应用响应面法(RSM)与基于人工神经网络的遗传算法(ANNGA)对优化绿色木霉固态发酵油茶饼粕的发酵条件进行比较研究。试验结果表明:采用RSM优化得出最佳发酵条件为28.43℃,初始p H 7.19,接种量1.00%,预测得出最大中性蛋白酶活力4 524 U/g,实际结果4 584 U/g。采用ANN-GA得出最佳发酵条件为26.4℃,初始p H 7.12,接种量1.10%,预测得出最大中性蛋白酶活力为5 072 U/g,实际结果为5 025 U/g。由此可见,ANN-GA在固态发酵的条件优化上,能够比RSM更好的拟合模型和推导最优发酵条件。 相似文献
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基于BP网络的典型草原群落自然演替预测模型研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以典型草原植被群落为研究对象,探讨草地生态系统自然演替恢复的动态变化,采用BP人工神经网络,以演替年度为输入量,群落的凋落物、含水量、容重、孔隙度、有机质、微生物量C、土壤N、地上生物量和多年生禾草密度为输出量,对典型草原群落自然演替进程进行模拟和预测.结果表明:BP-NN的稳定性较好,各参数预测结果的平均误差为2.04%,说明BP-NN可适用预测典型草原群落自然恢复演替,其优势在于可模拟了解较少或不确定性和模糊性较大的系统行为,这是传统数学模型所无法实现的,因而是对传统机理模型的重要补充. 相似文献
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生态旅游是在大力提倡旅游环境保护的基础上提出来的,随着可持续发展策略和相关措施的不断深入,生态旅游已经成为旅游业发展的热点.尤其是生态环境良好、风光秀丽独特的自然保护区在进行旅游开发的时候,更应当坚持生态旅游开发的思路,采取生态旅游开发和管理措施,保证自然保护区旅游开发的科学性和持续性.本文以宁夏中卫沙坡头国家级自然保护区的生态旅游发展为实例,对自然保护区的生态旅游开发和管理进行了分析. 相似文献
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通过介绍旅游供给和需求的统计预测方法，实际分析北温泉风景区的供给能力与需求规模之间的矛盾，并提出解决办法。 相似文献
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<正>据香港《文汇报》报道,英国著名物理学家霍金早前表示,人口急剧膨胀令天然资源需求不断上升,人类须制订"B计划"应对。他相信太空旅游对未来100年或之后的人类非常重要,并预测人类将于50年内开始移居月球,更希望到本世纪末能迁居火星。 相似文献
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随着中国人的生活水平的提高,其观念逐渐改变、思想不断开放,以及旅游需求的多样化。旅游业作为第三产业的重要组成部分,是世界上规模最大的产业。旅游业有力地拉动了地方经济的发展,给社会就业带来了动力,对当地的文化环境有着很好的促进作用。而目前,由于中国经济发展迅猛,旅游业也迎来了高峰期,新型的旅游形式成为了挑战传统旅游方式的有力道具,游客对旅游的需求改变也使得新兴旅游形式被更快更广地接受。本文首先概括了新兴旅游的特点,然后根据年龄的差异挑选几个特别典型的新兴旅游形式进行了分析讨论。 相似文献
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【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习（machine learning,ML）算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树（Decision Tree,DT） C5.0、CHAID算法、人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）、随机森林（Random Forests,RF）、贝叶斯网络（Bayesian Networks,BN）和逻辑回归（Logistic Regression,LR）6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT CHAID则对样本量较多的疾病预测性能较好,可达74.4%;LR对病牛正确识别率不足40.0%,大多识别为健康牛。产奶量为RF、ANN、LR最重要的预测变量,泌乳天数为DT C5.0、CHAID和BN最重要的预测变量;纳入胎次和泌乳天数后,模型预测的敏感性平均提高9.8%。【结论】ML算法在对奶牛疾病的预测方面表现出很大潜力,其中,DT C5.0更适合用于预测奶牛疾病。产奶量和泌乳天数为疾病预测模型中相对重要的变量,此外,将胎次和泌乳天数纳入预测变量,可提高模型的预测精度。 相似文献