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棉花分层施肥机的研制与试验
被引量：
3
1
作者
李光辉
弋晓康
+2 位作者
李建军
何义川
谭进涛
《新疆农机化》
2019年第4期12-14,17,共4页
针对新疆棉花现有的施肥模式,存在肥料利用率低,在土壤深处分布不均匀等问题。设计一种能够实现开沟、分层施肥、覆土等连续一体化作业的棉花精准对行分层施肥作业机。该机械防堵性能好、施肥深度稳定、可实现种肥同行且肥量稳定。对棉...
针对新疆棉花现有的施肥模式,存在肥料利用率低,在土壤深处分布不均匀等问题。设计一种能够实现开沟、分层施肥、覆土等连续一体化作业的棉花精准对行分层施肥作业机。该机械防堵性能好、施肥深度稳定、可实现种肥同行且肥量稳定。对棉花精准对行分层施肥机进行了田间试验,试验结果为:断条率为0,施肥平均深度为8cm与13cm,施肥均匀度变异系数为6.5%,上、下层肥量比为2:3,施肥量为25kg/667m2,节肥37.5%。
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关键词
棉花
种肥同行
分层施肥
设计
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职称材料
基于TCN-Attention-GRU模型的枣树需水量预测
被引量：
2
2
作者
李侨
张华东
+1 位作者
孙三民
殷彩云
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2823-2831,共9页
为提高新疆南疆农业用水效率,针对南疆农业灌溉制度特点,构建了基于TCN-Attention-GRU的枣树需水量预测模型。模型以枣树为研究对象,将气象数据作为模型的输入参数,输出量为枣树需水量。首先采用注意力机制(Attention)将数据进行重要性...
为提高新疆南疆农业用水效率,针对南疆农业灌溉制度特点,构建了基于TCN-Attention-GRU的枣树需水量预测模型。模型以枣树为研究对象,将气象数据作为模型的输入参数,输出量为枣树需水量。首先采用注意力机制(Attention)将数据进行重要性特征提取,再将处理后的数据送入时间卷积网络(TCN)抓取时序特征融合成一个新的特征向量,最后利用门控单元(GRU)进行预测,根据组合模型的特点与多步预测的验证,所提出的TCN-Attention-GRU组合模型预测良好。经测试,基于TCN-Attention-GRU的枣树需水量预测模型决定系数(R2)达到94.4%,平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(MSE)分别为7.9%、28.8%,实际值与预测值相对平均误差为12.23%,与其他模型相比该模型具有更高的预测精度,能有效提高水资源利用率。所提出的预测模型可为农业节水稳产提供一定参考。
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关键词
时间卷积网络
组合模型
作物需水量预测
枣树
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职称材料
题名
棉花分层施肥机的研制与试验
被引量：
3
1
作者
李光辉
弋晓康
李建军
何义川
谭进涛
机构
塔里木
大学
机械电气
工程
学院
塔里木大学现代农业工程重点试验室
农业
农村部西北
农业
装备
重点
试验室
出处
《新疆农机化》
2019年第4期12-14,17,共4页
基金
国家重点研发计划课题（2016YFD0200604）
塔里木大学校长基金(TDZKYS201701)
文摘
针对新疆棉花现有的施肥模式,存在肥料利用率低,在土壤深处分布不均匀等问题。设计一种能够实现开沟、分层施肥、覆土等连续一体化作业的棉花精准对行分层施肥作业机。该机械防堵性能好、施肥深度稳定、可实现种肥同行且肥量稳定。对棉花精准对行分层施肥机进行了田间试验,试验结果为:断条率为0,施肥平均深度为8cm与13cm,施肥均匀度变异系数为6.5%,上、下层肥量比为2:3,施肥量为25kg/667m2,节肥37.5%。
关键词
棉花
种肥同行
分层施肥
设计
Keywords
Cotton
Seed fertilizer peers
Layered fertilization
Design
分类号
S224 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
基于TCN-Attention-GRU模型的枣树需水量预测
被引量：
2
2
作者
李侨
张华东
孙三民
殷彩云
机构
塔里木
大学
水利与建筑
工程
学院
塔里木大学现代农业工程重点试验室
新疆生产建设兵团第一师
农业
技术推广站
出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2823-2831,共9页
基金
新疆生产建设兵团科技项目(2021CB021)
第一师阿拉尔市科技计划项目(2022XX01)
新疆棉花产业技术体系(XJARS-03)。
文摘
为提高新疆南疆农业用水效率,针对南疆农业灌溉制度特点,构建了基于TCN-Attention-GRU的枣树需水量预测模型。模型以枣树为研究对象,将气象数据作为模型的输入参数,输出量为枣树需水量。首先采用注意力机制(Attention)将数据进行重要性特征提取,再将处理后的数据送入时间卷积网络(TCN)抓取时序特征融合成一个新的特征向量,最后利用门控单元(GRU)进行预测,根据组合模型的特点与多步预测的验证,所提出的TCN-Attention-GRU组合模型预测良好。经测试,基于TCN-Attention-GRU的枣树需水量预测模型决定系数(R2)达到94.4%,平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(MSE)分别为7.9%、28.8%,实际值与预测值相对平均误差为12.23%,与其他模型相比该模型具有更高的预测精度,能有效提高水资源利用率。所提出的预测模型可为农业节水稳产提供一定参考。
关键词
时间卷积网络
组合模型
作物需水量预测
枣树
Keywords
time convolutional network
combination model
crop water demand prediction
jujube
分类号
S274.3 [农业科学—农业水土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
棉花分层施肥机的研制与试验
李光辉
弋晓康
李建军
何义川
谭进涛
《新疆农机化》
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于TCN-Attention-GRU模型的枣树需水量预测
李侨
张华东
孙三民
殷彩云
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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