小样本数据作物模型研究

发布时间：2020-02-01 18:30

【摘要】：作物生长模型是精准农业、数字农业和智能农业的重要支撑,近年来模型研究呈现出内容细致化、目标多样化和应用具体化等发展趋势。基于小样本数据的作物生长模型具有低耗、灵活、高效、兼容性强等优点,能够弥补大型综合性模型在作物生理学研究、环境胁迫研究以及温室调控应用等方面存在的不足,但如何确保模型性能是小样本作物生长建模的难点和研究意义所在。本文以多种作物的光合生理-环境实测数据为对象,研究小样本作物生长建模的若干关键问题,探讨确保模型性能的可行方法。主要内容和结果包括:(1)监测数据的预处理研究。针对PTM-48A型作物光合生理-环境参数监测仪对草莓、黑豆、番茄、南瓜、黄瓜等作物的连续监测数据,采用聚类分析对数据集的时间维度进行分类,获得连续、全面、均匀的数据段,再针对聚类获得的符合要求的数据段进行异常检测,剔除干扰数据点。通过聚类分析及异常检测处理,为后续分析和建模提供了可靠的样本数据。(2)因子分析与选择研究。以作物的CO2交换速率及其环境影响因子的相互关系为对象,定量地研究、比较了数据建模中常用的两种多因子分析方法——相关分析及通径分析的性能。实验结果表明,与相关分析相比,通径分析能够解释因子间的直接和间接作用效果,分析过程更全面,而且能够消除变量间的多重共线性,变量选择更有效,更适宜小样本数据作物建模。(3)模型构建方法研究。研究、比较了两种代表性建模方法——回归模型和人工神经网络模型的性能。针对四种常见回归模型的实验表明,纯二次模型精度较高而复杂度较低,更适宜用作小样本数据作物建模;运用黄瓜的CO2交换率-环境参数,建立了性能良好的小样本GA-BP预测模型;与纯二次回归模型相比,GA-BP神经网络模型更适宜用于小样本数据的作物模型构建。
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第二章 数据采集与预处理息科学的重要分支之一，是信息处理的前接的桥梁[103]。对于小样本数据作物模型而小样本数据作物模型对数据的准确性、更高，这就使得在进行数据采集时，必须。及的实验数据都是采用以色列 B.F.Agritec号植物光合生理-环境因子监测系统[104][1包括生理环境传感器、系统控制台、计算

表 2-1 仿真数据聚类树的数字化表示ble 2-1 Digitization of hierarchical clustering tree of simulation2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 131 3 4 5 6 7 8 9 13 12 11 102 20 21 22 23 24 25 26 14 28 29 301 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2，对于同一次监测时间数据段，存在如下规1，其合并成的类即第 20 类，与第三类的类间类为第 21 类，与第四类的类间距离仍为 1。这是由于监测时间递增、连续、等间隔的 k 设置为： 1zk N示唯一类间距离，即去重复后的类间距离数数。通过图 2-2 和表 2-1 可知，对于样本仿5。使用聚类分析将数据段划分为 5 类，，结果
【学位授予单位】：安徽农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S126

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本文编号：2575469