使用迭代重加权最小二乘法求解平面度误差   总被引：1，自引：0，他引：1  

薛小强 《中国农机化》2005,(3):62-63

提出了几何误差评定的迭代重加权最小二乘（IRLS-Iterative Reweighted Least Squares)算法。该算法采用一个迭代过程求解一系列加权最小二乘问题，并在每一步迭代中按照一定的规则对权系数进行调整，使其逐步逼近最优拉格朗日乘子。对于用CMM(坐标测量机)和其他设备得到的数据，可得到平面度误差的精确值。  相似文献   

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究     

王景雷  齐学斌  吴景社 《灌溉排水学报》2002,21(4):49-52

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。  相似文献   

秸杆覆盖保墒效果探讨   总被引：2，自引：0，他引：2  

虎胆·吐马尔拜 《灌溉排水学报》1997,(3)

本文以试验资料的计算结果为依据，研究了秸杆覆盖的保墒效果。研究结果表明，条带状秸杆覆盖在产量、单位面积耗水量以及水分利用率等方面，都比无覆盖和全覆盖优越，从而为生产部门的推广和应用提供了依据  相似文献   

变步长的最小二乘递推算法     

黄海峰  张荣标  汪永志 《农机化研究》2004,(2):89-91

针对固定步长的最小二乘递推算法在信号辨识中采集数据量大、辨识速度较慢的缺点,提出了变步长的最小二乘递推算法,在保证同等辨识精度的条件下, 采集的数据明显减少,大大提高了辨识速度。  相似文献   

简支转连续梁桥扁锚局压应力分析     

李静辉  郝向伟  傅科奇 《东北林业大学学报》2006,34(3):74-77

从工程实际出发,针对简支转连续梁桥扁锚局压问题的特殊性,从锚下设置钢筋网的深度和齿板深度角度考虑,分4种不同情况分别对其进行了空间有限元分析。研究各种情况下扁锚锚下应力分布状态及其造成的开裂行为,找出开裂机理,解释开裂过程。  相似文献   

青海省海东市不同等级降水和旱涝关系研究          下载免费PDF全文

祁栋林 《农学学报》2020,36(4):101-112

利用1961～2015年青海省海东市5气象站逐日降水资料,根据中国气象局降水等级划分标准和旱涝Z指数的计算方法,分别统计海东市夏、冬半年不同等级雨量和雨日及计算Z指数,利用线性回归法分析海东市55年来不同等级雨日和雨量和Z指数的变化趋势,并采用偏相关系数、相对贡献率和合成分析等方法研究不同等级雨日和雨量对旱涝的影响。得出以下结论：①海东市夏(冬)半年降水以小雨(雪)和中雨(雪)为主,雨日和雨量及占年比例均呈现自南向北递增的空间分布。②夏半年小雨和大到暴雨的雨量及雨日呈减小趋势,中雨雨量和雨日呈增加趋势,冬半年小雪、中雪和大到暴雪的雨量及雨日均呈减小趋势。③夏、冬半年Z指数均表现为不显著的减小趋势。④夏、冬半年不同等级雨量和雨日与Z指数偏相关系数和相对贡献率分析,夏半年中雨和大到暴雨的雨量及雨日对Z指数有显著的影响,冬半年小雪的雨量和雨日对Z指数变化影响最大。⑤采用合成分析法的标准化值,无论是夏半年还是冬半年,在偏涝年,不同等级降水雨日和雨量基本都为正值,在偏旱年,不同等级降水雨日和雨量基本都为负值。在偏涝年,不同等级降水雨日和雨量差异夏半年主要表现在大到暴雨和中雨雨日及雨量,小雨雨日及雨量差异较小,而冬半年主要表现在小雪雨日及雨量,中雪次之,大到暴雪最小;在偏旱年,不同等级降水雨日和雨量差异夏半年主要表现在中雨雨日及雨量,大到暴雨次之,小雨最小,冬半年主要表现在小雪和中雪雨日及雨量,大到暴雪差异较小。  相似文献   

汾渭平原农户冬小麦氮磷养分投入调查与分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

韩燕  郑景瑞  卢慧宇  王云凤  罗彩霞  杜文婷  雷同  张润泽  徐佳星  胡昌录  张树兰 《麦类作物学报》2020,40(11):1382-1388

为明确汾渭平原农户冬小麦施肥现状,并指导农户合理施肥,在汾渭平原冬小麦种植区选取22个区/县,连续2年进行农户冬小麦产量及氮、磷养分投入调查。结果表明,汾河平原和渭河平原农户冬小麦平均产量分别为6 949和6 442 kg·hm^-2,其中中等产量水平（5 500 kg·hm^-2）以上的农户超过80%。汾河平原农户冬小麦N和P₂O₅的平均投入量分别为272.6和139.1 kg·hm^-2,施氮不足、适中和过量的农户分别占11.84%、23.68%和64.47%,施磷不足、适中和过量的农户分别占14.03%、7.89%和78.07%。渭河平原农户N和P₂O₅的平均投入量分别为196.3和147.2 kg·hm^-2,施氮不足、适中和过量的农户分别占 28.63%、31.97%和39.40%,施磷不足、适中和过量的农户分别占5.95%、14.50%和79.56%。汾河平原农户冬小麦氮肥基肥和追肥比例分别为60.3%和39.7%,而渭河平原农户冬小麦氮肥基肥和追肥比例分别为 97.3%和2.7%。此外,汾河平原农户冬小麦N、P₂O₅的平均偏生产力分别为30.4和59.6 kg·kg^-1,渭河平原农户冬小麦N、P₂O₅的平均偏生产力分别为38.4和56.1 kg·kg^-1。总之,在汾渭平原农户冬小麦种植过程中,氮、磷肥过量施用依然严重,导致肥料利用率低,因此,未来需进一步加强对农民的宣传培训,使其科学合理施肥,促进农业绿色发展。  相似文献   

青海省海东市不同等级降水和旱涝关系研究   总被引：1，自引：1，他引：0  

祁栋林 《中国农学通报》2020,36(4):101-112

青海省海东市是青海省重要的粮食生产基地,干旱直接影响着农业的有序发展。利用1961—2015年青海省海东市5个气象站逐日降水资料,笔者分析各级雨量和雨日及Z指数的变化趋势,并研究各级雨量和雨日对旱涝的影响。结果表明：（1）夏（冬）半年降水以小雨（雪）和中雨（雪）为主;夏半年小雨和大到暴雨（中雨）的雨量及雨日呈减小（增加）趋势,冬半年各级雨量及雨日均呈减小趋势;（2）夏、冬半年Z指数均表现为不显著的减小趋势;（3）采用偏相关系数和相对贡献率分析,夏半年中雨和大到暴雨雨量及雨日对Z指数有显著的影响,冬半年小雪的雨量和雨日对Z指数变化影响最大;（4）采用合成分析法的标准化值,在偏涝年,各级雨量和雨日基本都为正值,夏半年差异主要表现在大到暴雨和中雨雨量和雨日,而冬半年差异主要表现在小雪雨量和雨日;在偏旱年,各级降水雨量和雨日基本都为负值,夏半年差异主要表现在中雨雨量和雨日,冬半年差异主要表现在小雪和中雪雨量和雨日。  相似文献   

基于无人机影像的冠层光谱和结构特征监测甜菜长势   总被引：2，自引：1，他引：1  

王庆  车荧璞  柴宏红  邵科  于超  李保国  马韫韬 《农业工程学报》2021,37(20):90-98

甜菜是中国北方地区重要的经济作物。快速、准确、高通量的获取甜菜的地上部和块根鲜质量、块根含糖率、叶绿素含量对甜菜生产具有重要意义。该研究采用无人机搭载数码和多光谱相机,获取甜菜叶丛快速生长期、块根及糖分增长期和糖分积累期的数码影像和多光谱影像,提取了冠层的结构特征和光谱特征。选择随机森林回归（Random Forest Regression,RFR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）2种建模方法基于获取的冠层特征,构建甜菜全生育期的地上部和块根鲜质量、块根含糖率和SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值估算模型。研究结果表明,随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.9～0.94、0.88～0.9,rRMSE范围分别为7.6%～17%、8.8%～20%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.66和0.67。为了减小输入变量集的大小以及去掉对预测不敏感的变量,该研究采用置换重要性（Permutation Importance,PIMP）来筛选冠层光谱特征和结构特征中对预测有重要影响的变量。结果表明基于筛选出的重要性特征构建的随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.89～0.94、0.74～0.91,rRMSE范围分别为7.3%～19%、7.6%～19%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.65和0.68。进一步表明随机森林回归模型在精度上略好于偏最小二乘回归模型。同时基于PIMP筛选变量的方法在保持原有精度的同时能实现降低数据收集复杂性的目的。研究结果为基于无人机遥感技术快速、准确监测甜菜长势和估测块根类作物的根部活性物质提供了参考。  相似文献   

基于连续投影算法和光谱变换的冬小麦生物量高光谱遥感估算   总被引：1，自引：0，他引：1  

王玉娜  李粉玲  王伟东  陈晓凯  常庆瑞 《麦类作物学报》2020,40(11):1389-1398

为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法,以2016、2017年冬小麦田间试验为基础,通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析,筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段,并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型,再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明：(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息,并显著降低了光谱维度,不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间;(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期,各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数;(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度,其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm^-2,验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm^-2,预测相对偏差为2.74。这说明,抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期,且基于冠层一阶导数变换光谱,结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力,可用于地上部生物量的定量估算。  相似文献