王丽丽
- 作品数：5 被引量：9H指数：2
- 供职机构：河北工程大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于不确定集的经验数据聚类分析方法
- 不确定集是定义在不确定空间上的集值函数，用来刻画边界不清晰的概念，其通过隶属函数表示。获取不确定集的隶属函数是不确定集成功应用于生产实践的重要环节。聚类分析是将数据样本划分为多个类，同一类中的对象有较大相似性，而不同类中...
- 王丽丽
- 关键词：DELPHI法矩估计聚类分析经验数据
- 文献传递
- 淮北地区夏玉米-冬小麦轮作期间土壤水分模拟分析
- 处于我国南北分界处的淮北地区，是我国重要农作物种植和粮食生产基地，由于降雨量年际变化大，年内分布不均，旱涝交替发生等问题相对突出，使得该地区的水资源量相对匮乏。而土壤水作为作物吸收水分的主要来源，是促进作物正常发育，保证...
- 王丽丽
- 关键词：土壤水分水文气象作物轮作数值模拟BP神经网络
- 文献传递
- 基于不确定集的专家经验数据聚类分析被引量：2
- 2015年
- 不确定理论是研究人类信度的一个新数学分支;不确定统计是基于不确定理论对专家经验数据进行收集、解释、分析的一种方法论;聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法。本文以不确定集表示专家意见,通过SPSS软件,对专家经验数据进行聚类,建立了判断多位专家意见是否一致的不确定统计方法。
- 王丽丽王小胜
- 关键词：隶属函数聚类分析
- 基于水文气象多因子的夏玉米生育期土壤水分预测研究被引量：4
- 2020年
- 准确掌握土壤水分动态变化,对制定灌溉计划至关重要。采用五道沟实验站1991-2018年大田土壤水、地下水埋深、降雨量、水面蒸发、风速、日照时数、气温和绝对湿度7个水文气象因子,经相关分析,筛选出4个关键水文气象影响因子,以影响程度最大的为初始变量,逐个添加到4个因子,分别建立了夏玉米各生育期不同土层(0~0.2、0.2~0.4、0.4~0.6、0.6~0.8、0.8~1.0、0~0.5 m)土壤含水率多元线性回归模型。结果表明:不同土层土壤水分与气象因子均表现出一致性的相关性,其中土壤水分与地下水埋深及绝对湿度的相关性最大;开花-成熟期土壤水分与气温和绝对湿度的相关性最大;其他生长阶段与地下水埋深和绝对湿度相关性最大。随着关键影响因子的增多,其预测精度提高,当影响因子为4个时,R2最大为0.99。不同土层的土壤水分模型均具有较好的预测能力,随着土层深度的增加,平均相对误差均可控制在0.1以内。该研究对及时掌握作物各生长阶段土壤水变化,指导作物科学灌溉具有重要意义。
- 王丽丽王振龙杜富慧王健许莹莹范月
- 关键词：夏玉米水文气象多元线性回归
- 基于神经网络的冬小麦生育期日土壤水分预测模型研究被引量：3
- 2020年
- 准确掌握土壤水分动态变化,对精准制定灌溉计划至关重要。采用五道沟实验站2018-2019年蒸渗仪日土壤水和同期7个气象要素(气温、降雨、水面蒸发、日照时数、风速、绝对湿度、地温)资料,采用BP神经网络方法建立冬小麦生育期不同土层(10、30、50 cm)的土壤水分预测模型,模型分别为BP(7-9-1)、BP(7-12-1)和BP(7-14-1),并用遗传算法优化上述BP神经网络模型。结果表明:两种模型均可用于冬小麦生育期土壤水分预测,其中遗传算法优化BP神经网络能够更好提高预测精度,且随着土层厚度增加,预测精度提高。BP神经网络土壤水分预测10、30、50 cm土层平均相对误差分别为6.2、4.0、2.9;遗传BP神经网络土壤水分预测10、30、50 cm土层平均相对误差为3.8、1.7、1.3。
- 王丽丽王振龙索梅芹周超胡永胜
- 关键词：BP神经网络模型冬小麦
