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时间:2019-03-20
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1、分类号:TP391.9单位代码:10364密级:学号:12720627安徽农业大学学位论文小样本数据作物模型研究ResearchonCropModelforSmallSampleSize研究生:张静指导教师:江朝晖副教授合作指导教师:申请学位门类级别:工学硕士专业名称:计算机应用技术研究方向:生物系统功能建模与仿真所在学院:信息与计算机学院答辩委员会主席:2015年6月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,
2、也不包含为获得安徽农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并。与我表示了谢意。曰:。:时间;S年研究生签名.房(¥月乎辞关于论文使用授权的说明本人完全了解安徽农业大学有关保留、使用学位论文的规定,目P:学校有权保留送、交论文的复印件和磁盛,允许论文被查阅和借阅,可采用影印缩印或扫描等复制手、段保存、汇编学位论文。同意安徽农业大学可用不同方式在不同媒体上发表传播学位论文的全部或部分内容。(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)研奔生签名:^蜂
3、时间:年^月斗日疋《?一日师:月第导师签名;y韦备时间>1妊4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
4、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
5、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。关键词:作物生长模型,小样本,数据预处理,因子分析,模型构建AbstractCropmodelisoneoftheimportantme
6、ansofprecisionagriculture,digitalagricultureandintelligentagriculture.Inrecentyears,theresearchofthecropgrowthmodelshowsatrendofmeticulouscontentanddiversifiedobjects.Thecropgrowthmodelforsmallsamplesizehasmanyadvantagesinlowconsumption,flexibility,efficiency,compatibilityandsoo
7、n.Besides,itcanalsomakeupfordeficienciesincropphysiology,environmentalstressandgreenhousecontrol,incomparisonwiththemajorintegratedmodel.Butcurrently,toensuretheperformanceofmodelisthechiefdifficultiesandsignificantofthecropgrowthmodelsforsmallsamplesize.Thepapermainlystudiessom
8、ekeyproblemsofcropmodelforsmallsamplesize,using
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