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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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尕海湿地植被退化过程中有机碳及相关土壤酶活性变化特征 总被引:5,自引:0,他引:5
以青藏高原东缘尕海湿地不同植被退化程度样地为研究对象,采用定位研究与室内试验相结合的方法,研究植被退化过程对土壤有机碳和土壤酶活性的影响。结果表明:植被退化显著影响土壤有机碳含量和土壤酶活性,降低了土壤有机碳的含量和酶促反应效率,且这种影响随土层深度变化有所不同。四种植被退化阶段有机碳含量和酶活性均值总体上(0~100 cm)表现为未退化>轻度退化>中度退化>重度退化。不同土层中,20~40 cm土层的有机碳含量中度退化>轻度退化;0~10 cm土层中淀粉酶和纤二糖酶中度退化阶段活性值较高;20~100 cm土层中蔗糖酶重度退化阶段活性值最高,纤二糖酶活性重度退化>中度退化。同一退化程度土壤有机碳含量、蔗糖酶和纤二糖酶活性随土层深度增加显著降低(P<0.05);淀粉酶和纤维素酶活性在>40 cm土层中活性值有所上升,整体呈波动下降趋势。 相似文献
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基于土地利用与植被恢复情景,使用USLE和土壤风蚀方程对坝上地区水蚀和风蚀强度进行估算。结果表明:(1)2015年坝上地区风蚀、水蚀和总侵蚀强度均值分别为8.83±5.15 t·ha-1·a-1、4.37±6.62 t·ha-1·a-1和13.22±8.18 t·ha-1·a-1;风蚀占总侵蚀67%,水蚀占33%。(2)土地利用调整情景下,风蚀、水蚀和总侵蚀强度分别减少4.9%~9.9%、2.9%~8.3%和4.3%~9.3%;土地利用+植被恢复情景下,风蚀、水蚀和总侵蚀强度则分别减少6.3%~13.8%、5.2%~16.2%和5.9%~14.3%。(3)土地调整面积与风蚀强度减少率呈对数关系,与水蚀强度减少率呈指数关系,与总侵蚀强度减少率呈线性关系(P<0.01)。本文结果可以为土壤侵蚀方程计算及区域土壤侵蚀防治提供数据参考。 相似文献