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45#钢板加工孔

  • 公司: 众鑫金属材料有限公司
  • 价格:电联
  • 联系人:刘宇
  • 更新时间:2025-01-06 16:28:55 浏览次数:3
  • 所在地:山南
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45#钢板加工孔
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养殖水质恶化是诱导水产品疾病爆发甚至大批量死亡的首要因素,而养殖水质受多种因素影响,参数间作用机理复杂,导致水质精准预测预警一直是水产养殖业亟需解决的棘手难题。本文以水产养殖中河蟹养殖水质关键参数溶解氧和pH值为研究对象,采用信号处理技术、群集智能计算和机器学习技术,研究了基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法,具体如下:(1)水产养殖水质因子及其影响分析。针对水产养殖水体水质参数多、互相作用机理复杂、水质参数间的作用关系及参数自身的变化规律难以分析等问题,提出了基于系统动力学和能量守恒的水质参数互相作用关系方法,建立了溶解氧、

 pH值、水温等水质参数系统动力学模型,阐明了水产养殖水质关键参数互相作用的关系。研究表明,该方法是适用于水产养殖水质参数定性的多因素分析方法。(2)水产养殖水质数据预处理方法研究。针对监测的水质数据中存在数据缺失和噪声影响预测预警方法性能的问题,提出了简单实用的养殖水质数据修复、降噪与特征提取方法。通过线性插值法,相似数据的水平和垂直处理均值法对数据进行修复;采用改进小波分析方法对水质数据进行降噪和特征提取处理。在相同条件下,与其他方法相比,改进小波分析的降噪方法,其评价指标SNR提高了18.93%,BIAS和RMS分别下降了96.15%和33.76%。结果表明,该方法能够满足养殖水质数据净化的要求,为养殖水质信号降噪和特征提取提供一条新手段。(3)基于改进蚁群算法优化小二乘支持向量回归机(ACO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法不适于小样本、高维数、参数优化受人为主观因素影响大等问题,提出了基于ACO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测方法。该方法通过基于“探测”思想的局部精细搜索和信息素动态更新思想,改进了蚁群优化算法,实现了LSSVR模型 参数自动获取,构建了ACO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板

与BPNN相比,该方法的RMSE.运行时间t分别降低了67.9%和2.3464s。结果表明,该方法不仅克服了传统方法的缺陷,而且能够基本满足水产养殖溶解氧预测的需要。(4)基于改进粒子群算法优化小二乘支持向量回归机(IPSO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了IPSO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测模型。该方法通过惯性权重自适应动态更新策略,改进了粒子群算法(IPSO),实现了LSSVR模型组合参数优化过程中的精细搜索,构建了IPSO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板

 



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p H和Ca CO3含量是土壤常规分析的两个测定指标,但其室内测定均需借助相应的仪器设备完成,耗时费力。以山西省土系调查采集的110个典型土壤剖面的426个发生层土样的野外测定的石灰反应强度和实验室测定的土壤p H、Ca CO3含量、65锰钢板

交换性钠饱和度(Exchangeable Sodium Percentage,ESP)数据为基础,尝试建立石灰反应强度与p H、Ca CO3含量之间的定量关系模型。结果表明:北方黄土性母质土壤,当p H<9.0时,Ca CO3含量是影响土壤p H的重要因素,二者的回归拟合 关系符合幂函数曲线;当p H>9.0时,Ca CO3与p H之间无明显关系。石灰反应强度在一定程度上可以半定量地反映p H或Ca CO3含量,但其确定的p H或Ca CO3含量尚是一个范围,并非值。同时,从发生学意义角度,土壤中Ca CO3含量高低对形态学研究具有重要意义,在这种情况下,如果需要用p H或Ca CO3含量来确定准确的土壤系统分类类型(如确定土体是否为酸性、具有钙积层/钙积现象等),为慎重起见建议还是以实验室的准确测定数据为准;对于非碱化(p H<9.0)、野外有泡沫反应的北方黄土性母质土壤,无论泡沫反应强弱和Ca CO3含量高低,土壤p H基本稳定在8.51±0.49,这一p H范围对作物生长基本没有制约,如果仅从p H或Ca CO3含量是否影响作物生长角度考虑,无需实验室测定p H或Ca CO3含量。65锰钢板

 




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耕地是土地资源中的精华,人们获取农产品的基础条件。结合我国人多地少的国情,以及城市化过程中不可避免占用耕地的状况,更加凸显了耕地保护研究的重要性。通过选取西部地区具有典型代表的银川市作为研究区,结合遥感和GIS,分析了在快速城市化背景下区域耕地变化规律性特点,识别耕地变化关键驱动因子,预测耕地变化趋势,并提出了结合LUCC研究成果的基本农田布局优化方法,为耕地保护与区域可持续发展提供理论依据和科学支撑,本研究主要结论如下:(1)在快速城市化的背景下,通过对银川市耕地数量、空间与质量变化规律分析表明:1989-2009年间,耕地表现出持续快速膨胀式扩张的特点。1999年前,耕地增加主要位于新城区(西夏区),1999年后,耕地增加主要位于东部老城区(兴庆区)和北部郊区县(贺兰县)。从耕地空间和结构变化的特点来看,1999年前,耕地转换主要为市区西部大面积的未利用地开发;1999年后,主要表现为中心城区城镇用地迅速扩张占用周边耕地,以及农业生产圈外围的土地开发和整个区域内开展的土地整治。全市耕地重心向西北部移动,长期农业生产中形成了局部稳定性区域,并且城市扩张“贴边建设”占耕比例过高这一现象在1999年后表现得更为显著。全市耕地平均自然质量持续性降低,在1999年前表现的更加明显。结合耕地景观指数分析表明,耕地的破碎化程度经历了先升高后降低的过程,而耕地集约利用水平则持续提高。40cr钢板

 (2)通过乡镇统计面板数据与遥感分类数据相结合,探索1999-2009年间银川市耕地变化驱动力分析表明:耕地自然质量以及城镇距离构成了耕地减少的重要驱动因子,从数量关系上证明了耕地减少对于自然与区位条件具有偏好性;移民开发引起的人口总量增加以及快速城市化是这一时期内耕地数量增加的主要驱动因子;社会经济条件对于耕地数量变化具有两方面作用,利用经济措施调控耕地数量,从宏观上看,需要调整产业结构,逐步降低第二产业产值比例,从微观上看,则需要保障农民收益水平;种植粮食作物对于促进耕地面积增加,抑制耕地面积减少具有双重作用,表明银川市作为引黄灌区重要商品粮基地这一战略定位对于保障耕地面积产生了积极影响。(3)在土地利用规划约束下实现了2020年耕地空间布局预测。利用遥感影像反映出的规律性,结合银川市级土地利用规划空间布局和规划约束性指标的限制,通过CA-Markov模型得出了2020年土地利用图。预测结果分析表明,未来时期内耕地仍是土地利用变化的核心地类,耕地数量将会继续增加。可供开发的耕地后备资源已经接近枯竭,由于开发生态性用地以及劣质耕地退化,耕地平均质量稳中略有。同时过度开发引起的耕地退化现象会进一步凸显,因此在耕地利用中需要强调对生态环境的保护,重点协调区域水资源供给平衡,实行优质耕地保护策略是实现区域耕地保护与可持续发展的关键。(4)在综合银川市耕地变化相关研究成果的基础上,针对区域特点,构建了基于耕地自然质量、经济驱动、规划预测以及生态的基本农田质量综合评价体系,同时设置了质量 、经济 以及生态 3种不同的情景模式,通过选取图斑为评价单元,将耕地的质量区位、图斑属性及利用方式相结合,创新提出了基于耕地图斑综合排序模型划定基本农田的方法,实现了优质耕地的集中连片保护,并通过该模型确定了不同情景模式下基本农田划定的范围。对比分析表明,当前银川市的基本农田保护区划定方案,统筹考虑了自然质量、经济驱动以及生态环境风险三个不同方面,整体布局具有合理性。40cr钢板

 




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