刘婧然
- 作品数：35 被引量：109H指数：7
- 供职机构：河北工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学水利工程环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于GA优化的支持向量机模型在青椒作物需水量预测中的应用被引量：8
- 2021年
- 为节约灌溉用水,采用垄沟集雨覆盖种植技术与滴灌技术相结合(MFR-DI),并对使用该技术种植的青椒进行作物需水量预测。根据多年气象资料、青椒冠层温度以及逐日作物需水量资料,构建了以冠层温度、气象因素为输入因子的预测MFR-DI种植模式下青椒作物需水量的GA-SVM模型,使用2017年的数据对模型进行了测试,结果表明:在输入相同气象因子时,GA-SVM1(RMSE=0.9010 mm/d,MAE=0.6735 mm/d,NS=0.9718)比SVM(RMSE=0.9607 mm/d,MAE=0.7691 mm/d,NS=0.9680)预测模型具有更高的精度性能。此外,在输入相同数量的因子时,将冠层温度作为GA-SVM的输入因子之一,比仅输入气象因子的GA-SVM模型预测精度更高,其RMSE,MAE,NS值分别为0.7817 mm/d,0.5838 mm/d,0.9788。结果说明采用GA优化的SVM预测模型,提高了模型的收敛速度,使模型的精确度更高。另外,在作物需水量预测模型中引入冠层温度,可以提高模型的预测准确性,为实现高效智能节水提供参考。
- 刘婧然刘心武海霞武海霞李灶鹏
- 关键词：支持向量机冠层温度青椒
- 预测水稻螟虫发生趋势的径向基函数人工神经网络模型及其与BP网络的比较被引量：6
- 2009年
- 文章采用径向基函数人工神经网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的平均气温、最低气温、日照时间和降雨量,建立了预测虫害发生程度的RBF神经网络预测系统。系统通过实例证实了预测的准确性,并且与常用的BP网络进行了比较。RBF网络和BP网络通过对训练样本的仿真,可明显看出RBF网络比BP网络更为精确。通过程序记时显示RBF网络用时1.2030s,比BP网络训练所需的时间要短的多,因此RBF神经网络具有很好的实用价值。
- 刘婧然马英杰杨武建申祥民
- 关键词：人工神经网络径向基函数网络水稻螟虫
- 膜下滴灌棉花叶温变化规律及其与气象因素关系的研究被引量：4
- 2014年
- 通过对新疆石河子市148团膜下滴灌棉花灌区实验地各行棉花叶片温度及土壤含水率的测定、各行棉花发育情况的调查和当地气象资料的收集,利用Origin7.5的函数拟合功能,分析了棉花叶温与当地气象资料的关系。并且分析了棉花叶温与土壤含水率和棉花生长发育情况的关系,以便讨论在本研究种植模式下如何提高棉花产量。结果表明:棉花叶温与气象因素的相关性从高到低排列顺序依次为气温、空气饱和水汽压差、空气相对湿度、日照时数、风速。其中,棉花叶温与气温的相关系数为0.91327,其拟合方程可以用来预测棉花叶片温度。另外,棉花叶片的温度会随土壤含水率的增高而降低,在本研究"一膜两管,一管三行","66+10"的种植模式下,棉花叶片温度较低的那行生长发育情况较好,且产量也较高。建议在本研究种植模式下将中行棉花适当向滴灌管附近移动,以此来提高棉花产量。
- 刘婧然张婷王喆刘成良刘平连海涛
- 关键词：土壤含水率膜下滴灌
- 棉叶螨发生趋势的RBF网络预报模型被引量：3
- 2009年
- 采用RBF网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的平均气温、最低气温、相对湿度和降雨量,建立了预报新疆石河子地区的棉叶螨发生程度的RBF神经网络预报系统。该系统通过实例证实了预报的准确性,并且与常用的BP网络进行了比较。通过程序记时显示RBF网络训练用时0.079 s,比BP网络训练所需的时间要短得多。因此RBF神经网络具有很好的实用价值,为虫情预报系统提供了新思路?开辟了新途径。
- 刘婧然马英杰雷晓云王喆
- 关键词：人工神经网络径向基函数棉叶螨
- 基于极大极小法灌溉方式的选择被引量：1
- 2013年
- 采用模糊数学的极大极小方法建立优选节水灌溉方式模型,运用线性加权的方法确定参数的权重,有效地克服了以往权重确定中主观性偏重、计算量较大的缺点.灌溉方式优选模型结构简单、计算方便.将模型用于河南省鹤壁市浚县灌区进行节水灌溉方式的优选,得出了灌溉方式的总排序,最终确定该地区最优的灌溉方案为喷灌,所得结论符合该地区实际情况.
- 邱林晏阳刘婧然
- 关键词：节水灌溉决策矩阵
- 基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量被引量：2
- 2009年
- 利用MATLAB工具箱,以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量,建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统,通过2008年实测数据的检验表明,此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.096 7 mm/d、最小为0.002 5 mm/d、平均为0.041 9 mm/d,相对误差最大为2.649 1%、最小为0.034 1%、平均为0.878 0%。可见,网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间仅需0.0780 s,具有一定的实用价值。
- 刘洪建刘婧然马英杰王喆
- 关键词：人工神经网络径向基函数
- 径向基函数人工神经网络在棉花耗水量预测中的应用被引量：8
- 2009年
- 采用径向基函数人工神经网络的方法,利用MATLAB工具箱,以气象资料中的平均气温、日照时数、平均风速作为输入变量,建立了预测新疆石河子地区棉花耗水量的RBF神经网络预测系统,并通过实测数据的检验得出此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.096 2 mm/d,最小为0.000 8 mm/d,平均为0.051 9 mm/d;相对误差最大为1.7995%,最小为0.0165%,平均为0.9664%,可见网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间短,仅需0.078 0 s。
- 刘婧然马英杰雷晓云谷新保
- 关键词：人工神经网络径向基函数
- RBF人工神经网络在棉花膜下滴灌灌溉预报中的应用
- 合理的灌溉制度是缓解我国水资源危机,建设节水型社会的重要课题之一,也是灌溉管理中制定最佳配水、调水计划的依据。对水资源不足、干旱少雨的新疆来说,进行灌溉需水量预测,制定合理的灌溉制度是十分必要的。膜下滴灌是一种新型的节水...
- 刘婧然
- 关键词：RBF人工神经网络棉花膜下滴灌灌溉
- 煤矸石基质土壤的水分入渗试验研究被引量：11
- 2014年
- 为了解煤矸石基质土壤的水分特性,利用室内一维垂直入渗模拟试验,研究煤矸石山山顶、山腰、山脚处及3种矸土质量比(7∶3,5∶5,3∶7)的土壤水入渗规律。试验结果表明,煤矸石的初始入渗率、稳渗率由山脚到山顶逐渐减小,减小关系符合幂函数递减关系。山脚矸石的初始入渗率和稳渗率分别为山腰的1.111和1.078倍;山腰矸石的初始入渗率和稳渗率分别为山顶的1.096和1.102倍;矸土质量比为7∶3的初始入渗率和稳渗率分别为5∶5的1.152和1.149倍;矸土质量比为5∶5的初始入渗率和稳渗率分别为矸土质量比3∶7的1.179和1.057倍。矸土混合土壤的初始入渗率、稳渗率均随矸土质量比7∶3,5∶5,3∶7的减小而迅速减小,入渗达到稳定状态的时间随矸土比的减小而增加。考斯加可夫入渗模型更适合作为风化煤矸石的入渗模型;通用经验公式更适合作为掺土较多的矸土混合土壤的入渗模型。最终煤矸石基质土壤的累积入渗量为矸土质量比3∶7>5∶5>7∶3>山顶>山腰>山脚。矸石掺土可以显著降低入渗率,提高累积入渗量,有益于煤矸石山水土保持和植物生长。
- 马保国王健刘婧然武燕蕾郝九芝
- 关键词：煤矸石入渗率累积入渗量
- 基于DSSAT模型的广西地区甘蔗亏缺灌溉优化被引量：3
- 2021年
- 【目的】优化广西地区甘蔗灌溉制度,提升甘蔗产量。【方法】分别在甘蔗苗期(T1—T4处理)、分蘖期(T5—T8处理)、伸长期(T9—T12处理)、成熟期(T13—T16处理)设定10、20、30、40 mm的亏缺灌溉处理,以每个生育期灌水量50 mm为对照(CK),共计17个处理,借助DSSAT模型研究甘蔗在不同亏缺灌溉处理下,产量、水分生产率(WUE)和灌溉水分利用效率(IWUE)的变化特征;通过确定需要优化的生育阶段,使用遗传算法对田间试验设置5个灌溉处理(40、80、120、160、200 mm)进行优化。【结果】减少甘蔗苗期、分蘖期和成熟期的灌溉量促进了WUE和IWUE的提升,且产量的提升不明显;当减少甘蔗伸长期的灌溉量时,产量表现为:T12处理>T10处理>T9处理>T11处理,亏缺灌溉对各处理产量影响明显,分别比CK产量降低了3.53、5.40、9.86、12.33 t/hm2;遗传算法对甘蔗苗期、分蘖期和成熟期的优化,提升了产量和WUE。在120 mm处理和160 mm处理下,算法优化田间亏缺灌溉的产量分别提升了2.5%、8.7%,WUE除40 mm处理外,均优于非优化的亏缺灌溉。【结论】在综合考虑甘蔗产量和WUE最优的情况下,遗传算法优化的亏缺灌溉,120 mm处理和160 mm处理具有一定的优势。
- 王鹏宇刘婧然张廷强刘心
- 关键词：甘蔗亏缺灌溉
