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水稻不同生育阶段稻田水位调控对产量因子及产量的影响 被引量:6
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作者 王君 俞双恩 +2 位作者 丁继辉 胡哲 肖梦华 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期664-669,共6页
以稻田水位作为调控指标,对水稻分蘖期、拔节孕穗期、抽穗开花期和乳熟期进行受旱试验,根据试验资料分析水稻不同生育期受旱对产量及其构成因子的影响。研究表明:水稻分蘖期受旱,对有效穗数最为不利,反而复水后会使穗粒数、结实率有所增... 以稻田水位作为调控指标,对水稻分蘖期、拔节孕穗期、抽穗开花期和乳熟期进行受旱试验,根据试验资料分析水稻不同生育期受旱对产量及其构成因子的影响。研究表明:水稻分蘖期受旱,对有效穗数最为不利,反而复水后会使穗粒数、结实率有所增加,对千粒质量影响不大,如分蘖期严重受旱,将导致严重减产;拔节孕穗期对水分很敏感,受旱对穗粒数和结实率均产生不利影响,会严重降低产量,而对千粒质量影响并不显著;抽穗开花期受旱对穗粒数、结实率和千粒质量均产生不利影响;乳熟期受旱主要对千粒质量产生不利影响。通过灰色关联度分析,得出水稻产量构成因子对产量贡献最大的为有效穗数。 展开更多
关键词 水稻受旱 稻田水位 产量因子 灰色关联度分析
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高边坡时序位移滚动预测的SVM-Elman模型 被引量:6
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作者 刘冲 沈振中 +2 位作者 甘磊 旦增赤列 严中奇 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2019年第5期62-68,共7页
基于支持向量机(SVM)和Elman神经网络,提出一种新的高边坡位移时序预测模型——SVM-Elman神经网络预测模型。在对实测数据学习的过程中,寻找最佳学习样本数和最佳测试样本数,利用经粒子群算法优化的SVM模型对边坡位移时间序列进行实时... 基于支持向量机(SVM)和Elman神经网络,提出一种新的高边坡位移时序预测模型——SVM-Elman神经网络预测模型。在对实测数据学习的过程中,寻找最佳学习样本数和最佳测试样本数,利用经粒子群算法优化的SVM模型对边坡位移时间序列进行实时滚动预测;并运用Elman神经网络改进SVM的预测结果,得到SVM-Elman模型预测值,通过比较不同隐含层数的Elman神经网络对预测结果的影响,选择最佳隐含层数的SVM-Elman模型,实现对预测结果的改进。将SVM-Elman模型应用于某混凝土面板堆石坝左岸强卸荷岩体高边坡位移预测分析中,并与传统的SVM预测结果进行比较分析。结果表明,SVM-Elman模型在预测精度上有明显提高,预测结果科学可靠,在岩体高边坡时序位移预测中具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 边坡变形预测 支持向量机 ELMAN神经网络 SVM-Elman模型 粒子群优化算法 隐含层数
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拟建朝阳大桥对赣江河段水流影响分析研究
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作者 宋荣华 袁赛瑜 赵银 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2014年第6期1-5,共5页
桥墩会改变桥址河段的流场,产生壅水和涡旋,阻碍河道行洪,所以大型桥梁在建设前必须论证其对河道的影响程度.使用Delft3D建立了赣江河道平面二维非恒定流数学模型,并使用原形观测数据对模型进行了参数率定和验证.开展了拟建朝阳大桥对... 桥墩会改变桥址河段的流场,产生壅水和涡旋,阻碍河道行洪,所以大型桥梁在建设前必须论证其对河道的影响程度.使用Delft3D建立了赣江河道平面二维非恒定流数学模型,并使用原形观测数据对模型进行了参数率定和验证.开展了拟建朝阳大桥对赣江河道综合影响的研究,对大桥建设前后赣江河段的水位、流速和赣江东西两汊分流比的变化进行了数值模拟分析.计算结果表明:建桥后上游水位最大壅高0.07m,影响范围在桥上游约640m范围内;桥位上游流速略有减小,最大减小值为0.08m/s,桥位下游流速有增有减,变化幅度在±0.06m/s之内,流速影响范围为桥位上游1 000m至桥位下游1 600m;建桥对东西河分流比影响不明显.模型计算与物模试验成果基本吻合,结果表明,大桥的建设对河道水流的影响较小. 展开更多
关键词 赣江 朝阳大桥 数值模拟 水位 流速
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办实事 得民心——石门镇农业综合开发节水灌区成效显著
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作者 吴健生 陆建富 +1 位作者 唐应松 陈子浩 《中国农业综合开发》 2004年第2期39-40,共2页
服务“三农”内容颇多,减轻农民负担从何做起?浙江省桐乡市石门镇农业经济服务中心抓到了点子上:利用农业综合开发资金建设节水灌溉工程深受农民称颂。
关键词 桐乡市 石门镇 农业综合开发 节水灌溉 科学用水 节水泵站 电脑控制 定时抽水灌溉 农民负担
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