中国农业大学信息与电气工程学院
- 作品数：5,032 被引量：32,706H指数：61
- 相关作者：杜松怀唐巍张领先汪懋华张旭更多>>
- 相关机构：河北农业大学信息科学与技术学院国家电网公司中国电力科学研究院北京工商大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术电气工程经济管理更多>>
- 基于改进最优控制的拖拉机直线跟踪研究
- 提出了基于改进最优控制的拖拉机路径跟踪控制算法.根据两轮车辆运动学模型,推导了拖拉机直线跟踪离散状态模型,并依此设计了离散最优状态反馈控制器;以ITAE 为指标,采用遗传算法对最优控制器的权值矩阵进行优化,解决了权值矩阵...
- 刘兆祥籍颖刘刚张漫
- 关键词：最优控制遗传算法积分控制极点配置拖拉机
- 可再生能源分布式发电相关技术理论分析
- 世界性的能源短缺、环境污染让人们迫切需要新能源来替代传统的矿石能源。可再生能源分布式发电,具有污染少、可靠性高、能源利用效率高等特点,可以提供传统的电力系统无可比拟的经济性和可靠性。本文介绍了分布式发电的概念、可再生能源...
- 韩玫仲崇山
- 关键词：可再生能源分布式发电并网技术配电网
- 文献传递
- 玉米植株的振动特性测试
- 玉米是我国乃至全球的重要粮食作物。倒伏是影响玉米产量的一个主要因素。前人对玉米抗倒伏性的研究主要集中于考察植株茎长，茎粗、穗位高和株高等静态参数对抗倒伏性的影响。本文尝试从动力学角度研究玉米植株的振动特性和抗倒伏性。首先...
- 李英李绍明牛草原刘哲陈奎孚
- 关键词：玉米振动测试抗倒伏自振频率阻尼系数
- 基于动态规划的快速序列比对算法被引量：10
- 2005年
- 序列比对算法是生物信息学中重要的研究方向之一,而动态规划法是序列比对算法中最有效最基本的方法.由于原有的基本动态规划方法时间和空间复杂度大,不适合实际的生物序列比对,因此本文在分析介绍几种相关动态规划算法的基础上,提出了一种基于动态规划的快速序列比对算法UKK_FA.实验结果表明,该算法有效地降低了时间复杂度,具有一定的实用性.
- 唐玉荣汪懋华
- 关键词：动态规划
- 嵌入式GIS中GPS数据的接收与处理方法
- 2005年
- 随着计算机技术、空间信息技术和通讯技术的发展,GPS和PDA结合将使数据的准确性、时效性得到明显的改善.GPS和PDA的结合,需要对嵌入式GIS中GPS数据的读取及与其属性数据的一体化存储方法进行研究.
- 张俊青张荣群朱德海
- 关键词：GPS数据嵌入式GIS空间信息技术通讯技术存储方法属性数据
- 北京地区冬小麦冠层光谱数据与叶面积指数统计关系研究被引量：20
- 2008年
- 以北京地区冬小麦为研究对象,利用TM传感器的光谱响应函数处理地面测量获得的冬小麦冠层光谱数据,得到对应于TM传感器红光波段和近红外波段的反射率,进而计算出冬小麦冠层的归一化植被指数(NDVI)。建立了叶面积指数(LAI)与NDVI之间的不同经验关系模型,对实验结果进行分析后得出,LAI与NDVI具有高度的指数相关性。
- 刘东升李淑敏
- 关键词：冬小麦NDVILAI
- 多因变量LS-SVM回归算法及其在近红外光谱定量分析中的应用被引量：10
- 2009年
- 以LS-SVM算法为基础,建立了权重可优化的多因变量LS-SVM回归模型,给出了相应的算法(MLS-SVM),并从理论上说明了它与LS-SVM的关系。以64个高粱样品为实验材料,其中建模集与预测集中样品的比例为51∶13。从区间[0,1]之间均匀地随机选取5组权重,根据预测平均相对误差最小的准则,按照LOO方式确定了一组合适的权重及参数,建立了近红外光谱同时分析三个化学组分蛋白质、赖氨酸和淀粉的多因变量定量分析模型。结果得到三个组分模型的预测值与实际值的平均相对误差分别为1.65%,6.47%和1.37%,相关系数分别为0.9940,0.83920.8825,而LS-SVM算法建模预测三个组分的平均相对误差分别为1.68%,6.25%和1.47%,相关系数分别为0.9941,0.8310和0.8800。可见MLS-SVM算法与LS-SVM算法的建模分析效果相当,且都取得了较满意的结果,验证了MLS-SVM算法同时定量分析多组分含量的可行性。另外,文章也验证了不同权重对MLS-SVM算法的预测性能有一定影响,由此表明在实际多因变量建模分析中对权重进行优化是必要的。
- 安欣徐硕张录达苏时光
- 关键词：LS-SVM近红外光谱
- 不同粗糙度尺度下预测表层土壤孔隙率量化指数比较研究被引量：8
- 2009年
- 针对当前精细农业对农田信息快速采集的需求,本研究提出了基于土壤粗糙度预测表层土壤孔隙率的方法,而采用何种量化指数表征土壤粗糙度是深化研究的关键.本文首先系统总结了几种已有的衡量土壤粗糙度的量化指数,进而提出一种新的基于小尺度的土壤粗糙度指数Rd.根据对4种不同耕作方式下应用地面激光扫描仪获取的原始试验数据进行初步处理,并将4种粗糙度量化指数与表层土壤孔隙率的相关性做了比较研究,得出了两个重要结论:(1)与其它粗糙度量化指数相比,Rd与表层土壤孔隙率的相关性最高(R2=0.752);(2)基于激光扫描方法快速分析表层土壤孔隙率具有潜在的应用价值.
- 张慧娟孙宇瑞林剑辉P. Schulze Lammers王聪颖
- 玉米品种多环境测试数据的最优相对转化方法被引量：3
- 2011年
- 相对评价是农作物品种多环境测试的主要评价方式。该文设计了5种测试数据的相对转化方法,同时,提出标准差比值这一指标,用于判别相对转化方法的优劣,并根据8a中国玉米品种区试数据进行了实证分析。结果表明:该文提出的5种试验数据相对转化方法,均可适用于不同观测性状,相对值信息量丰富、易于理解,并有助于进行多指标加权与作图分析。标准差比值可直接反映经不同方法转化后,相对值与品种遗传特征的接近程度,可用于多环境测试数据相对转化方法优劣的判别。对于大部分性状,最优的数据相对转化方法依次为:以组均值为参照系的3S和2S转化法>标准位次法>以组均值为参照系的类NDVI法>以对照值为参照系的类NDVI法>以对照值为参照系的3S和2S转化法>原始观测值。其中,以组均值为参照系的3S和2S转化值与遗传特征最为接近,可作为品种多环境测试数据的主要相对转化方法。
- 刘哲杨建宇李绍明王虎李林张晓东朱德海
- 关键词：玉米品种
- 基于ARIMA-LSTM的服装流行趋势预测模型
- 2022年
- 针对服装销售过程中供求不平衡等问题,提出了一种自回归移动平均(ARIMA)和长短期神经网络(LSTM)相结合的服装流行趋势预测模型。首先,利用网络爬虫技术获取服装的销售、评论等相关信息;然后,采用ARIMA模型对不同色彩属性下的服装销量预测其线性特征,通过LSTM修正ARIMA模型的预测残差;最后,对比ARIMA模型和ARIMA-LSTM组合模型的预测精度和性能。实验表明,与单一的时间序列算法相比,结合两种高效的模型算法在服装销量预测精度上取得了较好的效果。
- 胡赛周庆燕李号邵继
- 关键词：时间序列ARIMA模型
