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基于GA-CNN的农业旱灾恢复力及影响因素
1
作者
刘东
姜宸一
+1 位作者
张亮亮
李佳民
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期672-683,共12页
为提高区域农业旱灾恢复力测度精度,构建基于遗传算法优化的卷积神经网络(convolutional neural networks optimized by genetic algorithm,GA-CNN)模型。以讷河市为研究区域,根据当地农业经济发展规律与水资源空间分布状况,选取11个农...
为提高区域农业旱灾恢复力测度精度,构建基于遗传算法优化的卷积神经网络(convolutional neural networks optimized by genetic algorithm,GA-CNN)模型。以讷河市为研究区域,根据当地农业经济发展规律与水资源空间分布状况,选取11个农业旱灾恢复力表征指标,基于构建的GA-CNN模型精确测度研究区2010-2021年的旱灾恢复力,并采用熵值法对恢复力时间演变的关键驱动力进行解析。结果表明:研究时段内,讷河市农业旱灾恢复力在时间尺度上呈现先上升后下降再波动起伏的演变态势;森林覆盖率、单位面积粮食产量、人均水资源量等是影响研究区农业旱灾恢复力时程变化的主要驱动因子;研究构建的GA-CNN模型与传统CNN模型及SVM模型相比,平均绝对误差EMA分别降低了23.51%和32.36%,均方根误差ERMS分别降低了14.42%和25.32%,拟合优度R2分别增长了0.08%和1.08%,说明GA-CNN模型在拟合性、适配性、稳定性、可靠性以及评估精度等方面更具优势。研究成果可为区域农业旱灾恢复力测度提供一种更为可靠的新模型,也可为区域农业防旱减灾、应急管理等提供科学指导。
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关键词
农业旱灾恢复力
遗传算法
卷积神经网络
熵值法
影响因素
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职称材料
湖南鼎城水田农作区农户农业旱灾后恢复力评价研究
被引量：
3
2
作者
高立龙
苏筠
《湖南农业科学》
2011年第10期57-61,共5页
以水田农业典型区——湖南鼎城为研究区域,采用入户问卷调查的形式,运用主成分分析法对农户农业旱灾后的恢复情况进行评价分析。结果发现:被调查的各乡镇农业旱灾后恢复力存在较大差异。农户农业旱灾后恢复力随着人均粮食产量的增加先...
以水田农业典型区——湖南鼎城为研究区域,采用入户问卷调查的形式,运用主成分分析法对农户农业旱灾后的恢复情况进行评价分析。结果发现:被调查的各乡镇农业旱灾后恢复力存在较大差异。农户农业旱灾后恢复力随着人均粮食产量的增加先升高后降低;随着人均家庭收入增加出现了"M"型趋势;不同地貌类型的农户农业旱灾后恢复力排序为东北部地区>西北部地区>南部地区>中部地区;家庭收入水平、地貌类型和作物种植结构对农户农业旱灾后恢复力地提升有较大影响。最后,根据调查分析结果提出了几点具体措施,以帮助鼎城区农户提升农业旱灾后的恢复力。
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关键词
农业
旱灾
后
恢复力
主成分分析
评价
问卷调查
鼎城
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职称材料
题名
基于GA-CNN的农业旱灾恢复力及影响因素
1
作者
刘东
姜宸一
张亮亮
李佳民
机构
东北农业大学水利与土木工程学院
农业农村部农业水资源高效利用重点实验室
黑龙江省寒区水资源与水利工程重点实验室
清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室
黑龙江省泥河水库管理处
出处
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期672-683,共12页
基金
国家自然科学基金项目(52309012,52179008,51579044,41071053)
国家自然科学基金联合基金项目(U20A20318)
+2 种基金
清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室开放基金项目(sklhse-2023-A-04)
水利部水圈科学重点实验室基金项目(mklhs-2023-03)
黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2023E003,LH2021E007)。
文摘
为提高区域农业旱灾恢复力测度精度,构建基于遗传算法优化的卷积神经网络(convolutional neural networks optimized by genetic algorithm,GA-CNN)模型。以讷河市为研究区域,根据当地农业经济发展规律与水资源空间分布状况,选取11个农业旱灾恢复力表征指标,基于构建的GA-CNN模型精确测度研究区2010-2021年的旱灾恢复力,并采用熵值法对恢复力时间演变的关键驱动力进行解析。结果表明:研究时段内,讷河市农业旱灾恢复力在时间尺度上呈现先上升后下降再波动起伏的演变态势;森林覆盖率、单位面积粮食产量、人均水资源量等是影响研究区农业旱灾恢复力时程变化的主要驱动因子;研究构建的GA-CNN模型与传统CNN模型及SVM模型相比,平均绝对误差EMA分别降低了23.51%和32.36%,均方根误差ERMS分别降低了14.42%和25.32%,拟合优度R2分别增长了0.08%和1.08%,说明GA-CNN模型在拟合性、适配性、稳定性、可靠性以及评估精度等方面更具优势。研究成果可为区域农业旱灾恢复力测度提供一种更为可靠的新模型,也可为区域农业防旱减灾、应急管理等提供科学指导。
关键词
农业旱灾恢复力
遗传算法
卷积神经网络
熵值法
影响因素
Keywords
agricultural drought disaster resilience
genetic algorithm
convolutional neural network
entropy method
influencing factor
分类号
TV213.9 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
湖南鼎城水田农作区农户农业旱灾后恢复力评价研究
被引量：
3
2
作者
高立龙
苏筠
机构
湖南省社会科学院
北京师范大学区域地理实验室
出处
《湖南农业科学》
2011年第10期57-61,共5页
基金
国家自然科学基金项目"区域农业旱灾灾后恢复性评价方法与综合减灾机制研究"(40671003)
文摘
以水田农业典型区——湖南鼎城为研究区域,采用入户问卷调查的形式,运用主成分分析法对农户农业旱灾后的恢复情况进行评价分析。结果发现:被调查的各乡镇农业旱灾后恢复力存在较大差异。农户农业旱灾后恢复力随着人均粮食产量的增加先升高后降低;随着人均家庭收入增加出现了"M"型趋势;不同地貌类型的农户农业旱灾后恢复力排序为东北部地区>西北部地区>南部地区>中部地区;家庭收入水平、地貌类型和作物种植结构对农户农业旱灾后恢复力地提升有较大影响。最后,根据调查分析结果提出了几点具体措施,以帮助鼎城区农户提升农业旱灾后的恢复力。
关键词
农业
旱灾
后
恢复力
主成分分析
评价
问卷调查
鼎城
Keywords
agricultural resilience after drought
principal component analysis
evaluation
questionnaire
Dingcheng
分类号
S423 [农业科学—植物保护]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-CNN的农业旱灾恢复力及影响因素
刘东
姜宸一
张亮亮
李佳民
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
湖南鼎城水田农作区农户农业旱灾后恢复力评价研究
高立龙
苏筠
《湖南农业科学》
2011
3
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职称材料
已选择
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