基于LS-SVM和COM技術(shù)的作物需水量預(yù)測系統(tǒng)研究.pdf

1、水是人類生存的基本條件和生產(chǎn)活動最重要的物質(zhì)基礎(chǔ)。水資源緊缺是一個全球性的問題。我國是一個水資源短缺的國家，農(nóng)業(yè)是用水大戶，主要消耗于灌溉。作物需水量是農(nóng)業(yè)用水的主要組成部分，其預(yù)測是制定灌溉制度的關(guān)鍵，它是水資源開發(fā)利用時必需的重要資料，同時也是制定流域規(guī)劃、地區(qū)水利規(guī)劃，以及灌排工程規(guī)劃、設(shè)計、管理和農(nóng)田灌排的基本依據(jù)。因此，作物需水量預(yù)測對于達(dá)到作物的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)、節(jié)約水資源，都具有重要的現(xiàn)實意義。
　　 支持向量機(Supp

2、ortVectorMachine，SVM)是近年來得到迅速發(fā)展的一個前沿課題，它涉及統(tǒng)計學(xué)、電子、計算機、數(shù)學(xué)等學(xué)科，并在工程上具有非常廣泛的應(yīng)用前景。支持向量機建立在統(tǒng)計學(xué)理論基礎(chǔ)上，以結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化為準(zhǔn)則的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。支持向量機先固定經(jīng)驗風(fēng)險，再最小化置信風(fēng)險，將輸入空間映射到高維特征空間，實現(xiàn)從輸入狀態(tài)空間到輸出特征空間的非線性映射，從而識別任何系統(tǒng)輸入到輸出數(shù)組之間任意復(fù)雜的非線性關(guān)系。支持向量機有很多類型，文中采用其中最為廣

3、泛的最小二乘支持向量機(LeastSquareSupportVectorMachine，LS-SVM)對作物的需水量進(jìn)行預(yù)測。在MATLAB7中，以日平均溫度、太陽輻射、相對濕度、平均風(fēng)速四個主要氣象因子作為輸入量，玉米生育期內(nèi)需水量作為輸出量，建立玉米需水量LS-SVM預(yù)測模型，對玉米生育期內(nèi)需水量進(jìn)行預(yù)測。
　　 COM(Component Object Model，組件對象模型)是微軟公司提出的一種基于二進(jìn)制標(biāo)準(zhǔn)的、與編程