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黑龙江垦区水稻节水控制灌溉技术效果分析
被引量：
9
1
作者
孙东伟
于海英
《东北农业大学学报》
CAS
CSCD
2008年第9期104-107,共4页
文章根据2004～2006年黑龙江垦区水稻节水控制灌溉试验资料,分析了节水控制灌溉技术对水稻的节水效果。选择农垦牡丹江分局858农场267hm2水稻种植典型示范区为试验点,得出控制灌溉较常规灌溉全生育期少灌水3～4次,节水2400m3·hm-2...
文章根据2004～2006年黑龙江垦区水稻节水控制灌溉试验资料,分析了节水控制灌溉技术对水稻的节水效果。选择农垦牡丹江分局858农场267hm2水稻种植典型示范区为试验点,得出控制灌溉较常规灌溉全生育期少灌水3～4次,节水2400m3·hm-2,增产398kg·hm-2。同时,水稻米质,抗倒伏、抗病虫害效果比常规灌溉都有明显提高。发展水稻节水控灌技术,可合理有效地利用有限的水资源,节约灌溉用水,提高水分生产效率,发展节水型农业,对垦区粮食安全、农业生产发展和人民生活水平提高具有重要意义。
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关键词
黑龙江垦区
控制灌溉
效果分析
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职称材料
基于AM-MCMC的RAGA-BP网络在灌区水质评价中的应用
被引量：
1
2
作者
冯杰
邢贞相
+1 位作者
闫海
付强
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期463-467,共5页
BP神经网络模型用于水质进行评价的研究已经很多,然而,传统的BP神经网络无法考虑相邻水质级别临界处的模糊性,评价指标较多时运行速度慢,且由于训练样本少和代表性差,评价结果精度不高。建立了基于AM-MCMC算法的RAGA-BP模型,利用RAGA能...
BP神经网络模型用于水质进行评价的研究已经很多,然而,传统的BP神经网络无法考虑相邻水质级别临界处的模糊性,评价指标较多时运行速度慢,且由于训练样本少和代表性差,评价结果精度不高。建立了基于AM-MCMC算法的RAGA-BP模型,利用RAGA能够选出最优的BP网络初始结构;AM-MCMC算法模拟足够的代表性好的样本为BP网络训练所需,用于灌区的水质评价。实例研究表明,与传统的BP网络相比,基于AM-MCMC的RAGA-BP网络收敛速度提高约20%,评价结果与实际水质比较更为客观、合理。基于AM-MCMC的RAGA-BP模型能考虑相邻水质级别临界处的模糊性,克服训练样本少的缺点生成足够的代表性好的样本,快速有效地对灌区水质进行评价。此外,基于AM-MCMC的RAGA-BP模型还可用于洪灾损失评价、地震灾害评价及其他评价问题,具有广泛的实用性。
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关键词
灌区水质评价
MCMC
AM算法
RAGA
BP
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职称材料
题名
黑龙江垦区水稻节水控制灌溉技术效果分析
被引量：
9
1
作者
孙东伟
于海英
机构
黑龙江省农垦总局水利工程管理总站
黑龙江省
水利
水电勘测设计研究院
出处
《东北农业大学学报》
CAS
CSCD
2008年第9期104-107,共4页
文摘
文章根据2004～2006年黑龙江垦区水稻节水控制灌溉试验资料,分析了节水控制灌溉技术对水稻的节水效果。选择农垦牡丹江分局858农场267hm2水稻种植典型示范区为试验点,得出控制灌溉较常规灌溉全生育期少灌水3～4次,节水2400m3·hm-2,增产398kg·hm-2。同时,水稻米质,抗倒伏、抗病虫害效果比常规灌溉都有明显提高。发展水稻节水控灌技术,可合理有效地利用有限的水资源,节约灌溉用水,提高水分生产效率,发展节水型农业,对垦区粮食安全、农业生产发展和人民生活水平提高具有重要意义。
关键词
黑龙江垦区
控制灌溉
效果分析
Keywords
Heilongjiang reclamation area
control irrigation
effect analysis
分类号
S274 [农业科学—农业水土工程]
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职称材料
题名
基于AM-MCMC的RAGA-BP网络在灌区水质评价中的应用
被引量：
1
2
作者
冯杰
邢贞相
闫海
付强
机构
武汉大学水资源与水电
工程
科学国家重点实验室
东北农业大学
水利
与建筑学院
黑龙江省农垦总局水利工程管理总站
出处
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期463-467,共5页
基金
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室开放基金(2005B020)
国家自然科学基金项目(50609005)
+1 种基金
霍英东青年教师基金(101075)
东北农业大学科学研究基金项目(2008)
文摘
BP神经网络模型用于水质进行评价的研究已经很多,然而,传统的BP神经网络无法考虑相邻水质级别临界处的模糊性,评价指标较多时运行速度慢,且由于训练样本少和代表性差,评价结果精度不高。建立了基于AM-MCMC算法的RAGA-BP模型,利用RAGA能够选出最优的BP网络初始结构;AM-MCMC算法模拟足够的代表性好的样本为BP网络训练所需,用于灌区的水质评价。实例研究表明,与传统的BP网络相比,基于AM-MCMC的RAGA-BP网络收敛速度提高约20%,评价结果与实际水质比较更为客观、合理。基于AM-MCMC的RAGA-BP模型能考虑相邻水质级别临界处的模糊性,克服训练样本少的缺点生成足够的代表性好的样本,快速有效地对灌区水质进行评价。此外,基于AM-MCMC的RAGA-BP模型还可用于洪灾损失评价、地震灾害评价及其他评价问题,具有广泛的实用性。
关键词
灌区水质评价
MCMC
AM算法
RAGA
BP
Keywords
water quality evaluation
Markov Chain Monte Carlo simulation
Adaptive Metropolis algorithm
RAGA
BP
分类号
S511 [农业科学—作物学]
S341.1 [农业科学—作物栽培与耕作技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
黑龙江垦区水稻节水控制灌溉技术效果分析
孙东伟
于海英
《东北农业大学学报》
CAS
CSCD
2008
9
在线阅读
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职称材料
2
基于AM-MCMC的RAGA-BP网络在灌区水质评价中的应用
冯杰
邢贞相
闫海
付强
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
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