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71.
A model for optimal operation of water supply/irrigation systems of various water quality sources, with treatment plants, multiple water quality conservative factors, and dilution junctions is presented. The objective function includes water cost at the sources, water conveyance costs which account for the hydraulics of the network indirectly, water treatment cost, and yield reduction costs of irrigated crops due to irrigation with poor quality water. The model can be used for systems with supply by canals as well as pipes, which serve both drinking water demands of urban/rural consumers and field irrigation requirements. The general nonlinear optimization problem has been simplified by decomposing it to a problem with linear constraints and nonlinear objective function. This problem is solved using the projected gradient method. The method is demonstrated for a regional water supply system in southern Israel that contains 39 pipes, 37 nodes, 11 sources, 10 agricultural consumers, and 4 domestic consumers. The optimal operation solution is described by discharge and salinity values for all pipes of the network. Sensitivity of the optimal solution to changes in the parameters is examined. The solution was found to be sensitive to the upper limit on drinking water quality, with total cost being reduced by 5% as the upper limit increases from 260 to 600 mg Cl l–1. The effect of income from unit crop yield is more pronounced. An increase of income by a factor of 20 results in an increase of the total cost by a factor of 3, thus encouraging more use of fresh water as long as the marginal cost of water supply is smaller than the marginal decrease in yield loss. The effect of conveyance cost becomes more pronounced as its cost increases. An increase by a factor of 100 results in an increase of the total cost by about 14%. The network studied has a long pipe that connects two distinct parts of the network and permits the supply of fresh water from one part to the other. Increasing the maximum permitted discharge in this pipe from 0 to 200 m3 h–1 reduces the total cost by 11%. Increasing the maximum discharge at one of the sources from 90 to 300 m3 h–1 reduces the total cost by about 8%.  相似文献   
72.
排种器性能检测中种子位置智能检测方法   总被引:7,自引:1,他引:7  
根据基于计算机视觉的排种器性能检测的特点,提出了基于神经网络的种子位置智能检测方法。采用两个光轴互相垂直的摄像机监测投种规律,并把以矩法求取的质心图像坐标作为输入节点,构造检测种子质心实际坐标的两个神经网络,并行处理左右两幅图像,从而快速求得种子位置。实践表明,此方法不仅能求出种子位置,而且可全面监测种子的运动情况。  相似文献   
73.
基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。  相似文献   
74.
王丽 《湖南农机》2007,(11):165
本文探讨了计算机网络安全的形式和如何防范的基本措施.  相似文献   
75.
多元线性回归和神经网络在水库调度中的应用比较研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
采用多元线性回归和改进人工神经网络算法分别建立水库多目标调度函数,并进行实例计算验证。通过比较分析,表明人工神经网络的非线性映射能力能够更好地反映水库调度中多个自变量和因变量之间的复杂关系,具有较高的模拟精度和较好的可行性,且应用简便。  相似文献   
76.
分布式温室智能控制系统智能控制器设计与实现   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对当前国内温室自动控制智能化程度不高和扩展性差的问题,开发了分布式温室智能控制系统。该系统借鉴现场总线思想,将分布式系统中过程控制级分解为智能控制器级和智能模块级。设计并开发了处于系统中间层的温室智能控制器软硬件。该智能控制器具有双串行口,用于与上位机和智能模块通信。针对通信的开放性要求设计了通信协议。软件内含模糊控制算法,允许控制器脱离上位机独立控制温室;上位机根据气候等因素的变化随时更新控制器的模糊控制算法。经过1年多的实际运行显示,系统运行稳定可靠,环境参数控制精度满足温室生产要求,其中温度控制精度达±1℃。  相似文献   
77.
自压式树状管网的两级优化设计模型与神经优化设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
建立了自压式树状管网两级优化设计模型,并用人工神经网络法实现树状管网非线性规划模型的快速求解。采用的人工神经网络技术的两级优化设计模型在适用范围、求解速度和获得最优解能力上,均优于单一的非线性规划模型和线性规划模型,是实现树状管网全局优化设计的一条新途径。  相似文献   
78.
为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。  相似文献   
79.
人工神经网络在我国水科学中的应用与展望   总被引:1,自引:0,他引:1  
简要介绍了人工神经网络的发展、结构与特点;从预测预报、评价、水灾害防治、水资源配置与管理决策4方面,综合评述了人工神经网络在我国水科学中的应用,并就人工神经网络今后在我国水科学中的应用与研究做了展望。  相似文献   
80.
BP神经网络在焉耆盆地农田排水量   总被引:1,自引:1,他引:1  
利用BP神经网络技术对焉耆盆地农田排水量进行预测。利用灰色关联度分析确定了排水量与各影响因素的关系,选取了对排水量影响最大的5个因素作为BP网络的输入,利用均匀设计方法,确定了最优的神经网络结构。估算结果表明利用BP神经网络可以准确的估算农田排水量,最大相对误差仅为-2.45%。  相似文献   
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