【摘 要】
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我国作为世界农业大国之一,人口基数庞大,耕地数量较少,人均资源相对短缺,如何提升农业生产水平已成为农业生产的重要内容之一。而环境因子能够实时影响农作物的光合作用强度,成为农作物生长发育过程中最直接的影响因素。因此,本文对玉米生长发育期间的环境因子数据进行短时预测,并利用预测结果对光合作用强度进行预测,以便为农业生产提供实时技术支持与指导,所做的研究工作如下:在数据采集与预处理方面,本文所使用的原始
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我国作为世界农业大国之一,人口基数庞大,耕地数量较少,人均资源相对短缺,如何提升农业生产水平已成为农业生产的重要内容之一。而环境因子能够实时影响农作物的光合作用强度,成为农作物生长发育过程中最直接的影响因素。因此,本文对玉米生长发育期间的环境因子数据进行短时预测,并利用预测结果对光合作用强度进行预测,以便为农业生产提供实时技术支持与指导,所做的研究工作如下:在数据采集与预处理方面,本文所使用的原始数据集共有两组:数据集A,本研究组利用自己开发的田间信息采集系统获取的玉米生长环境因子时间序列数据;数据集B,北方某城市周边玉米生长环境因子及其光合作用强度的时间序列数据。将两组数据集分别进行数据预处理、数据变换等操作,为后续预测研究提供可靠、高质量的数据源。在环境因子短时预测方面,本文在团队已有工作基础上提出了WPD-CEEMD-GA-Elman神经网络模型。将预处理后的每个环境因子数据按小时进行分组,共分为24组数据,每组数据记为houri;将每组houri通过小波包分解WPD（Wavelet Packet Decomposition）与完全整体经验态分解CEEMD（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition）进行二次分解,使信号分解更为彻底,提高神经网络模型的预测精度;将分解后得到的各分量信号输入GA-Elman神经网络模型中进行预测,并对结果进行整合相加得到最终预测结果。实验结果表明,在数据集A中WPD-CEEMD-GA-Elman神经网络模型的MAE（Mean Absolute Error）评价指标平均值为2.89,相较于WPD-CEEMD-Elman模型、WPD-Elman模型、GA-Elman模型以及标准Elman神经网络模型分别降低了40.8%,61.18%,78%及89%;在数据集B中WPD-CEEMD-GA-Elman神经网络模型的MAE评价指标平均值为1.99,相较于WPD-CEEMD-Elman模型、WPD-Elman模型、GA-Elman模型以及标准Elman神经网络模型分别降低了51.9%、76.49%、88.4%及93.36%;由此可看出本文所提出的WPD-CEEMD-GA-Elman神经网络模型相较其它网络模型预测效果更好。在环境因子应用方面,本文主要利用环境因子对农作物光合作用强度进行预测。首先,本文对环境因子与光合作用强度进行了相关性分析,结果表明太阳辐射强度与光合作用强度的相关性最强。然后,本文利用太阳辐射强度对光合作用强度进行拟合,得到了太阳辐射强度-光合作用强度的拟合方程。最后,将预测得到的环境数据输入太阳辐射强度-光合作用强度拟合方程中,得到光合作用强度的预测结果,预测得到的光合作用强度的MSE（Mean Squared Error）评价指标值为4.02,MAE评价指标值为2.02,实验结果表明该模型的预测效果良好。利用环境因子对光合作用进行预测不仅降低了设备成本,且为实时监测玉米生长过程中的光合作用强度提供了有效的技术支持,以便更好地为数字化农业服务。
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