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应用近红外光谱和中红外光谱对浙江省衢州红壤和海宁青紫泥2种典型土壤的氮(N)、磷(P)和钾(K)等养分进行快速测试;试验共采集80个样本,其中60个用于建模,20个用于预测;在获取光谱信息的基础上,分别采用偏最小二乘-支持向量机(PLS-LS-SVM)和偏最小二乘-人工神经网络(PLS-BP/ANN)2种方法进行建模.结果表明:2种模型的预测结果均比较理想,在小样本的学习预测上,PLS-LS-SVM比PLS-BP/ANN更精确一些;近红外光谱和中红外光谱2个波段对N含量的预测效果均较好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.876和0.867;中红外波段对P和K的预测效果更好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.938(P)和0.803(K).这为土壤养分的快速测试提供了一种新方法. 相似文献
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以共轨柴油车定性特征参数与定量特征参数为输入变量,构建了5层架构的模糊神经网络智能诊断模型,提出了基于置信度 D-S理论二级融合的故障诊断模式,给出了网络的学习过程以及训练方式。通过仿真推理表明,该智能诊断系统以特征信号为融合的故障诊断模式更能准确定位故障,表明该系统研究的可行性。 相似文献
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奉化市水蜜桃气候条件分析及产量预测 总被引：2，自引：1，他引：1
水蜜桃的生长与其物候期的气象条件息息相关,通过分析当地的气象条件可对水蜜桃产量进行预测,为生产和销售提供指导。利用历年奉化气象站资料及水蜜桃产量数据,对影响奉化市水蜜桃生长的热量、光照、降水等气候条件进行分析,并选取了2月下旬—3月中旬日最高气温之和、3—4月日照时数、3月下旬降水量、6月下旬—7月上旬降水量和8—9月累积降水量这5个要素作为预测因子,利用多元回归方法建立奉化市水蜜桃产量预测模型。经显著性检验,该模型预测效果较为理想,预测结果可信且有效。 相似文献
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季节性叠加趋势-马尔柯夫预测模型及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高利用季节性叠加趋势模型预测有较大波动性数据序列的预测精度,提出一种季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测新方法,并用于油菜平均产量的预测.采用浙江省诸暨市1949年到1996年的油幕平均每公顷产量数据建立一个季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测模型,对1997年到2003年的油菜平均每公顷产量进行预测,预测精度分别为:97.9%、97.9%、97.9%、97.9%、98.8%、97.7%和98.4 %.远远高于季节性叠加趋势模型的预测精度:76.1%、68.9%、70.9%、97.9%、82.5%、76.9%和82.2%.该方法具有计算简单、精度高的特点.说明利用季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测模型可以大大提高具有周期趋势性和较大波动性数据序列的预测精度. 相似文献
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基于虚拟器技术的柴油机燃油系故障诊断研究 总被引：1，自引：1，他引：0
燃油喷射系统是柴油机的核心系统,也是柴油机的主要故障源,燃油喷射系统相当部分的故障必须拆解判断,容易出错并且复杂.为此,提出了一种基于虚拟器技术的柴油机燃油喷射系统的非解体故障诊断系统.该诊断系统利用外卡式压力传感器检测高压油管波形,对波形进行小波分解与波形识别,提取有效的特征值,再利用BP神经网络,诊断出燃油喷射系统的故障.同时,介绍了系统的设计与开发,并重点讨论了波形信号采集、分析和BP神经网络分析诊断等3个功能模块的实施. 相似文献
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