版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、人工智能(ArtificialIntelligence)是人類發(fā)展到計(jì)算機(jī)時(shí)代的又一個(gè)夢(mèng)想,為知識(shí)學(xué)習(xí)和獲取自動(dòng)化、知識(shí)表達(dá)方式普適性、搜索求解高效率和全局化、智能體活化于環(huán)境等多個(gè)方面系統(tǒng)提供了可能。為滿足土壤-作物-大氣系統(tǒng)(SPAC)深入研究及復(fù)雜系統(tǒng)建模優(yōu)化的需要,本文針對(duì)SPAC系統(tǒng)特有的復(fù)雜性,以人工智能技術(shù)中重要分支人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork簡(jiǎn)寫(xiě)ANN)為建模、系統(tǒng)優(yōu)化工具,SPAC為研究
2、對(duì)象,充分利用人工智能技術(shù)的自適應(yīng)能力、非線性、全局優(yōu)化等特點(diǎn),將其運(yùn)用于該領(lǐng)域多個(gè)問(wèn)題的解決中。就人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在膜下滴灌條件下的作物水分響應(yīng)(CropResponsetoWater簡(jiǎn)寫(xiě)CRW)和土壤墑情預(yù)報(bào)中的運(yùn)用進(jìn)行了探索性的研究,為SPAC復(fù)雜系統(tǒng)多參非線性問(wèn)題的求解開(kāi)辟了新路。論文取得了以下研究成果: (1)由于現(xiàn)有作物水分響應(yīng)模型的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)和敏感指標(biāo)的表達(dá)對(duì)某些作物品種、受旱形式及生長(zhǎng)環(huán)境等存在著不適性,傳統(tǒng)建模方法仍
3、有諸多不便之處。本文依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理在充分吸收其最新理論研究成果的基礎(chǔ)上,以膜下滴灌試驗(yàn)得到的實(shí)測(cè)棉花產(chǎn)量和各生育階段水分資料為樣本建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花作物水分響應(yīng)模型。在不同供水量下對(duì)棉花產(chǎn)量的模擬預(yù)測(cè)表明,該模型能夠正確反映棉花產(chǎn)量與水分關(guān)系的一般規(guī)律。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在作物水分響應(yīng)模型的建模和產(chǎn)量模擬預(yù)測(cè)中是值得借鑒的理論和有效工具。本文開(kāi)拓了膜下滴灌條件下棉花水分響應(yīng)模型建模理論的新思路。 (2)建立了兩種
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 棉花膜下滴灌農(nóng)田墑情監(jiān)測(cè)與水分管理系統(tǒng).pdf
- 自動(dòng)化膜下滴灌加工番茄墑情特征分析及墑情預(yù)報(bào)模型研究.pdf
- RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在棉花膜下滴灌灌溉預(yù)報(bào)中的應(yīng)用.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的洪水預(yù)報(bào)模型研究.pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灌區(qū)灌溉預(yù)報(bào)模型.pdf
- 基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏鋼預(yù)報(bào)模型研究.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航危霧霾預(yù)報(bào)模型研究.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的板坯連鑄漏鋼預(yù)報(bào)模型研究.pdf
- 基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太湖典型農(nóng)田土壤水分動(dòng)態(tài)模擬
- 短期降水預(yù)報(bào)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)方法研究.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物蟲(chóng)情預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)及其MATLAB實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的個(gè)股股價(jià)預(yù)測(cè).pdf
- 32702.基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)模型研究
- 玉米膜下滴灌農(nóng)田環(huán)境及作物生長(zhǎng)規(guī)律的試驗(yàn)研究.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概率預(yù)報(bào)模型在月徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究.pdf
- 31412.基于bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)評(píng)價(jià)模型
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋軋制壓力預(yù)報(bào).pdf
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的黑河流域徑流模擬預(yù)報(bào).pdf
- 基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱軋寬度模型研究
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及SVM的MBR膜污染預(yù)測(cè)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論