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粮食是关系国计民生的重要战略物资,粮食安全与社会的和谐、政治的稳定、经济的持续发展息息相关。施肥作为粮食增产的主要手段,在保障国家粮食安全中占有非常重要的意义；但是由于对化肥的过分依赖造成了化肥的滥用现象增加,进而引起一系列的生态环境问题。科学合理的施肥不仅能提高作物产量增加与品质,降低农业生产成本,而且会减少对土壤本身及环境的污染,有利于我国的农业可持续发展。因此,对于科学构造施肥模型的研究具有重要的意义和实际价值。
传统的施肥模型构造方法是基于统计学的回归分析方法,该方法仅限于事先知道模型方程形式的情况,拟合模型需要事先知道拟合实验数据的模型方程形式然后对方程中的参数进行拟合。对于施肥实验数据的拟合一般是以三元二次多项式作为经验方程进行模型构造,在实际中发现很多实验数据无法拟合的情况。针对这些问题,本研究在查阅大量相关的文献资料的基础上创新性的提出了智能计算模型拟合方法,并从算法性能优化等方面做了一系列改进。
本文主要做了以下工作:
1、研究智能算法特点并对混合智能算法结构进行改进
在分析遗传规划和遗传算法特点基础上设计混合智能算法结构,利用协同进化思想对算法结构进行改进,通过实验证明算法模型拟合的性能和效果。
2、研究模型结果简化的理论依据及实现方法
针对复杂算符模型表达式形式过于复杂的问题,分析了复杂算符模型简化的可行性,并给出模型简化的具体方法。
3、构建模型构造智能算法库并研制智能计算模型构造系统
在算法研究的基础上,运用面向对象的方法构建了模型构造智能算法库,为施肥模型智能构造系统的构建打下了基础。以模型构造智能算法库为核心模块,采用MVC分层结构设计,构建智能计算模型构造系统。
4、设计并实现GIS施肥模型智能构造系统
采用试验数据和GIS空间数据相融合的方法,实现了基于GIS的可视化模型构造系统。扩充试验数据信息,增加试验点地理信息。GIS技术将孤立的试验点组织成相互联系的网络模型,并提供了可视化的试验数据管理和模型构造功能。