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为探索乡镇尺度上土壤属性空间分布预测的最佳方法,以江西省万年县齐埠镇为例,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子(地形因子和植被覆盖指数)和邻近信息[w(有机质)与w(速效钾)],构建OK法(普通克里金法)、RK1法(仅基于环境因子的回归克里金法)以及RK2法(基于环境因子和邻近信息的回归克里金法)对齐埠镇耕地表层(0~20 cm)土壤w(有机质)、w(速效钾)空间分布进行预测.结果表明:齐埠镇土壤w(有机质)平均值为35.03 g/kg,w(速效钾)平均值为96.73 mg/kg,均为中等空间变异性.对62个样点进行建模,16个测试样点进行独立验证的误差分析表明,RK2法对土壤w(有机质)、w(速效钾)预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差较OK法分别降低了18.05%、18.01%、21.77%和7.25%、9.49%、9.84%;较RK1法分别降低了22.48%、20.91%、22.02%和9.27%、12.61%、13.52%.研究显示,RK2法明显提高了土壤w(有机质)、w(速效钾)空间分布模拟精度,并且存在改进和提高的空间. 相似文献
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目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。 相似文献
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建立了一种基于指示性污染物的非突发性环境健康风险评价模式。根据研究区域的能源类型及气候条件选择对该区域人群健康产生明显影响的指示性污染物,并根据多个城市及地区的历史数据确定指示性污染物与常住人口死亡率之间的定量对应关系,将大气预测模型和GIS系统进行集成开发,再将指示性污染物浓度与区域常住人口死亡率之间的定量对应关系嵌入与GIS集成后的大气预测模型中..通过将区域气象数据及规划中关于指示性污染物连续排放的源强数据输入上述模型进行模拟预测,得出区域不同级别大气环境健康风险范围分布。 相似文献
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