咨询[众鑫]12crmo钢板激光切割

				 


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	准确评估粮食主产区气象因子变化特征及对参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration，ET0）的影响，对农田水文循环、区域农业水资源优化配置与高效利用等具有重要意义。65锰冷轧钢板


	利用中国粮食主产区258个气象站点 1961―2013 年的逐日气象资料，采用 Penman-Monteith 公式计算 ET0，通过 M-K 趋势检验法、偏相关分析、多元线性回归计算贡献率等方法，分析了1961—2013年中国粮食主产区主要气象因子时空演变及其对ET0变化的贡献特征。结果表明，1961—2013年中国粮食主产区相对湿度、温度、降水在空间上由南至北呈降低趋势，而日照时间和风速则由南至北呈增高趋势；1961—2013年中国粮食主产区全区、温带湿润半湿润地区（I区）、温带干旱半干旱地区（II 区）、亚热带湿润地区（III 区）及暖温带半湿润地区（IV 区）多年平均气温均呈增大趋势，平均风速、相对湿度、降水与日照时间均呈减小趋势；1961—2013年中国粮食主产区年内ET0均呈锯齿状下降，且ET0在四季呈现出夏季>春季>秋季>冬季的特征；多年平均风速、气温、日照时间与ET0在全区及各分区总体均显著正相关（P＜0.05），而相对湿度与ET0在全区及各分区均极显著负相关（P＜0.01）；1961—2013年中国粮食主产区全区及I～IV区气温、风速、相对湿度对ET0变化均具有较大贡献，其中相对湿度为I区、III区及IV区的主要气象驱动因子，其次为平均气温和风速；而II区ET0变化的主要驱动因子为风速，其平均贡献率WII（风速）为0.37；综上所述，中国粮食主产区主要气象因子变化特征与ET0的响应，均呈现出区域性、季节性差异。65锰冷轧钢板


	 



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	养殖水质恶化是诱导水产品疾病爆发甚至大批量死亡的首要因素,而养殖水质受多种因素影响,参数间作用机理复杂,导致水质精准预测预警一直是水产养殖业亟需解决的棘手难题。本文以水产养殖中河蟹养殖水质关键参数溶解氧和pH值为研究对象,采用信号处理技术、群集智能计算和机器学习技术,研究了基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法,具体如下：(1)水产养殖水质因子及其影响分析。针对水产养殖水体水质参数多、互相作用机理复杂、水质参数间的作用关系及参数自身的变化规律难以分析等问题,提出了基于系统动力学和能量守恒的水质参数互相作用关系方法,建立了溶解氧、


	 pH值、水温等水质参数系统动力学模型,阐明了水产养殖水质关键参数互相作用的关系。研究表明,该方法是适用于水产养殖水质参数定性的多因素分析方法。(2)水产养殖水质数据预处理方法研究。针对监测的水质数据中存在数据缺失和噪声影响预测预警方法性能的问题,提出了简单实用的养殖水质数据修复、降噪与特征提取方法。通过线性插值法,相似数据的水平和垂直处理均值法对数据进行修复；采用改进小波分析方法对水质数据进行降噪和特征提取处理。在相同条件下,与其他方法相比,改进小波分析的降噪方法,其评价指标SNR提高了18.93%,BIAS和RMS分别下降了96.15%和33.76%。结果表明,该方法能够满足养殖水质数据净化的要求,为养殖水质信号降噪和特征提取提供一条新手段。(3)基于改进蚁群算法优化最小二乘支持向量回归机(ACO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法不适于小样本、高维数、参数优化受人为主观因素影响大等问题,提出了基于ACO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测方法。该方法通过基于“探测”思想的局部精细搜索和信息素动态更新思想,改进了蚁群优化算法,实现了LSSVR模型  参数自动获取,构建了ACO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	与BPNN相比,该方法的RMSE.运行时间t分别降低了67.9%和2.3464s。结果表明,该方法不仅克服了传统方法的缺陷,而且能够基本满足水产养殖溶解氧预测的需要。(4)基于改进粒子群算法优化最小二乘支持向量回归机(IPSO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了IPSO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测模型。该方法通过惯性权重自适应动态更新策略,改进了粒子群算法(IPSO),实现了LSSVR模型组合参数优化过程中的精细搜索,构建了IPSO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	 


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