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1.
2.
本文运用模糊数学理论建立了大豆灰斑病预测预报模型。经对国营350农场种植的大豆中熟品种“合丰25”十年的资料拟合,符合率达90%,对中熟品种“黑农26”九年的资料拟合,符合率达89%,对早熟品种“黑河3号”九年的资料拟合,符合率达78%。 相似文献
3.
4.
The ability to predict species occurrences quickly is often crucial for managers and conservation biologists with limited
time and funds. We used measured associations with landscape patterns to build accurate predictive habitat models that were
quickly and easily applied (i.e., required no additional data collection in the field to make predictions). We used classification
trees (a nonparametric alternative to discriminant function analysis, logistic regression, and other generalized linear models)
to model nesting habitat of red-naped sapsuckers (Sphyrapicus nuchalis), northern flickers (Colaptes auratus),tree swallows (Tachycineta bicolor), and mountain chickadees (Parus gambeli) in the Uinta Mountains of northeastern Utah, USA. We then tested the predictive capability of the models with independent
data collected in the field the following year. The models built for the northern flicker, red-naped sapsucker, and tree swallow
were relatively accurate (84%, 80%, and 75% nests correctly classified,respectively)compared to the models for the mountain
chickadee (50% nests correctly classified). All four models were more selective than a null model that predicted habitat based
solely on a gross association with aspen forests. We conclude that associations with landscape patterns can be used to build
relatively accurate, easy to use, predictive models for some species. Our results stress, however, that both selecting the
proper scale at which to assess landscape associations and empirically testing the models derived from those associations
are crucial for building useful predictive models.
This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date. 相似文献
5.
Diagnostic Value of Right Pulmonary Artery Distensibility Index in Dogs with Pulmonary Hypertension: Comparison with Doppler Echocardiographic Estimates of Pulmonary Arterial Pressure 下载免费PDF全文
6.
7.
基于高斯过程建模的物联网数据不确定性度量与预测 总被引:3,自引:0,他引:3
物联网已经成为农业大数据最重要的数据源之一,自动观测数据的质量控制对农业生产分析以及基础科研数据应用非常重要。针对农业物联网观测的一类非平稳时间序列数据中的数据缺失、野值剔除、感知故障预警和长时间预测等问题,采用光滑弱假设高斯先验,构建了基于高斯过程的自回归模型表征的动态系统,并通过样本集学习,形成能考虑噪声干扰的传感变化规律建模,并可提供预测误差带用于预测数据的不确定性度量。针对原始数据的缺失和野值问题,采用基于高斯过程的短期预测,可补齐缺失数据,利用其不确定性度量可甄别数据野值,进行野值剔除与替换,并在此基础上判断感知故障;给出了基于输入数据不确定性传播的多步迭代预测方法,使长期预测仍可以跟踪农业数据的动态轨迹,并可为其预测值提供不确定性度量;将温室采集的真实传感数据用于分析试验,验证了高斯过程用于服务器端的农业时间序列数据采集质量控制的可行性。 相似文献
8.
因现有润滑方程中的流量因子系数值有限,不能满足摩擦学研究的需要。本文利用BP神经网络,使用L—M规则,对润滑方程中流量因子系数进行了预测。训练时,以微凸体的纵横比v为输入样本,输出样本为压力流量因子的两个系数。结果表明:训练良好的BP网络输出数据与实测数据吻合较好,并具有收敛速度快等特点。 相似文献
9.
采用单纯形格子混合设计法(SLMD)对纤维素、半纤维素和木质素3种生物质组分进行复配优化设计,并在综合热分析仪上进行了热解试验。分析了3组分混合热解特性,建立了由生物质3组分比例直接计算动力学参数的预测模型,对模型进行了试验验证。结果表明:纤维素热解反应级数较低(1.20),活化能较高(134.50 k J/mol),指前因子较大(3.49×1012s-1),热解较为迅速与剧烈;半纤维素和木质素热解的反应级数较高(1.30、1.32),活化能较低(33.51、19.98 k J/mol),指前因子较小(9.43×103、107 s-1),热解较为缓慢;3组分在混合热解中对动力学参数存在交互影响,纤维素对活化能和指前因子的影响较为显著,而半纤维素与木质素对反应级数的影响较大;动力学参数预测模型精度较高,可有效预测生物质热解动力学参数。 相似文献
10.
遗传神经网络在温室黄瓜霜霉病预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在神经网络结构的优化、连续权重的训练中采用遗传算法的方法对日光温室黄瓜霜霉病进行预测,并对其发生程度进行了拟合,计算值与实际值接近,表明该模型具有良好的预测效果。 相似文献