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基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法(RF)对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差(MAE)分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据. 相似文献
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基于高分1号影像的森林植被信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
实时最新森林植被信息的提取是林业航空植保作业的必要前提。论文以安徽省蚌埠市为研究区域,探讨了基于高分1号卫星遥感数据在亚热带农林植被混合地区的森林植被信息提取。根据植被物候信息差异选择了提取森林植被信息的5个关键时期高分影像,采用分区决策树方法监测森林植被的空间分布和面积信息,并与未分区决策树法的提取结果进行比较。结果表明:采用分区决策树法和未分区决策树法对于大中尺度森林植被信息提取的总体精度均优于85%。但分区决策树森林植被提取总体精度达到90.72%,较未分区决策树法提高3.80%、4.65%,Kappa系数达到0.81,较未分区决策树法提高约0.07~0.10,结合植被物候信息的分区决策树森林植被提取法好于未分区决策树法,能够满足林业航空植保作业的精度需求。具有较高空间分辨率、宽覆盖、短重访周期的高分1号影像,对于大区域的林业航空植保当年最新森林植被信息的提取表现出较大的潜力。 相似文献
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福建省森林固定CO2价值评估 总被引:10,自引:0,他引:10
借鉴国内外研究成果,引入“市场逼近系数”,构造森林固定CO2效益经济结构模型,评估福建省森林固定CO2价值,为福建省森林资源的科学管理和资产评估提供了借鉴和参考。 相似文献
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森林合理年伐量分析确定方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
森林合理年伐分析确定是年森林采伐限额编制的关键技术之一,也是森林经理学的重要内容之一。本文从森林永续利用理论出发,以消长比度、成熟林采伐度、龄级结构改善度、流量均衡度、需要满足度5个指标建立了分析确定的综合评价模型,提出了森林合理年伐量分析确定的精确化方法,从而有效地保证了结果的科学性和准确性。 相似文献
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亚洲地区通过森林管理缓解二氧化碳排放的潜力 总被引:2,自引:0,他引:2
亚洲有相当数量的林地能够通过管理来保存和固定碳。这包括建立1.33亿hm^2人工林和农林复合系统,减缓3350万hm热带森林的砍伐和进行4800万hm^2的热带森林的自然和扶育更新。据保守估计,到2050年,这些土地保存和固定碳的潜力为24PgC,营造人工林和农林复合系统占亚洲地区森林碳放缓解潜力的58%。假设现有状况不变,到2050年,所有林业部门的活动能够保牵碳量等于同期全球化石燃烧排放缓解潜 相似文献