摘要： 太陽輻射是影響農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳交換和能量收支等的關(guān)鍵因子.為了準(zhǔn)確估算不同日照情況下的太陽日輻射量,更好地開展農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)研究,本文以江蘇省為例,利用淮安、呂泗和南京3個(gè)輻射觀測站2005—2020年逐日氣象資料和輻射資料,以逐日日照時(shí)數(shù)是否為0,將研究樣本劃分為無日照和有日照兩類,梳理了可觀測得到的24個(gè)氣象因子、3個(gè)地理因子,通過相關(guān)分析確定了不同日照情況下太陽日輻射的高度相關(guān)因子;選取3個(gè)站2005—2016年奇數(shù)年份的逐日資料樣本作為建模集,采用基于最小二乘法的逐步回歸方式,分別以太陽日輻射(GR)和日大氣透明系數(shù)(太陽日輻射與天空輻射的比值,GR/SR)作為因變量建立了不同日照情況下的太陽日輻射估算模型;選取3個(gè)站2005—2016年偶數(shù)年份的逐日資料樣本為組間驗(yàn)證集、2017—2020年的逐日資料樣本為組外驗(yàn)證集.通過比較模型的擬合效果及其對建模集、組間驗(yàn)證集和組外驗(yàn)證集太陽日輻射的估算效果,最終確定太陽日輻射估算的最佳模型.結(jié)果表明:1)無論是在無日照情況還是有日照情況下,太陽日輻射都與各氣象因子普遍呈現(xiàn)極顯著相關(guān)(P<0.01).其中在有日照情況下,太陽日輻射與日照因子呈最強(qiáng)的相關(guān)性,而在無日照情況下,太陽日輻射與日最高地表溫度表現(xiàn)出最強(qiáng)的相關(guān)性,兩者之間的相關(guān)系數(shù)高于其他氣溫類因子.2)無日照情況下應(yīng)選擇以太陽日輻射為因變量、以日最高地表溫度和日露點(diǎn)溫度為自變量的估算模型,模型的決定系數(shù)R2為0.650,對太陽日輻射的估算準(zhǔn)確度接近75％;在有日照情況下選擇以日大氣透明系數(shù)為因變量、以日日照百分率和日日照時(shí)數(shù)為自變量集的估算模型,模型的決定系數(shù)R2可達(dá)0.769,對太陽日輻射的估算準(zhǔn)確度平均為87.60％.基于該分段估算模型,江蘇地區(qū)不同日照情況下的太陽日輻射估算準(zhǔn)確度平均可達(dá)84.71％,異常點(diǎn)占比為2.04％.引入準(zhǔn)確的太陽輻射量將利于更好地開展作物生長和產(chǎn)量模擬、土壤水分蒸散估算等研究,最終為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)研究提供基礎(chǔ).

摘要： 本研究基于內(nèi)蒙古自治區(qū)50個(gè)站點(diǎn)1951—2013年的氣象資料,對文獻(xiàn)中已有的33個(gè)參考作物騰發(fā)量(ET0)模型進(jìn)行詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)分析,采用10個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對ET_(0)估算模型的性能進(jìn)行評價(jià),并引入全球績效指標(biāo)(GPI)來對模型進(jìn)行排名。結(jié)果表明,在特干旱和干旱地區(qū),基于質(zhì)量轉(zhuǎn)換(Mass transfer-based,MTB)、基于溫度(Temperature-based,TB)和簡化彭曼(Simplified FAO-56 PM,SPM)模型的GPI接近于1,體現(xiàn)了較好的模擬效果,而基于輻射(Radiation-based,RB)的模型模擬效果最差。在干旱-半濕潤和濕潤-半濕潤地區(qū),SPM和RB模型GPI值較高,模擬效果較好,比如濕潤-半濕潤地區(qū)M1(RB)模型GPI達(dá)到1.0?？紤]到模型的便捷性,基于溫度(Temperature-based,TB)的模型在相對干旱地區(qū)最為適用,而基于輻射的模型在相對濕潤地區(qū)更為準(zhǔn)確。

摘要： 以博斯騰湖西岸湖濱綠洲為研究區(qū),將野外原位高光譜實(shí)測數(shù)據(jù)和土壤有機(jī)碳(SOC)含量作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過對原始光譜進(jìn)行4種數(shù)學(xué)變換,探索不同光譜變換形式下的弓曲差(C)、差值光譜指數(shù)(DSI)、簡單比值土壤指數(shù)(RSI)、亮度光譜指數(shù)(BSI)、歸一化土壤指數(shù)(NDSI)與SOC含量的關(guān)系,并建立基于隨機(jī)森林法(RF)的SOC含量估算模型。結(jié)果表明:(1)研究區(qū)SOC含量主要集中在5.25~78.76 g/kg,平均值為21.82 g/kg,變異系數(shù)為69.11%,呈中等變異性;(2)在光譜數(shù)據(jù)lgR下,SOC含量與DIS指數(shù)相關(guān)系數(shù)最高,相關(guān)系數(shù)為0.80,最佳組合波段為(1758 nm,1752 nm);(3)基于不同光譜指數(shù)與弓曲差(C)建立的模型驗(yàn)證集精度R^(2)和RMSE分別介于0.67~0.84和5.85~8.45 g/kg,模型的RPD均在1.66以上;在基于光譜數(shù)據(jù)lg(1/R)變換下,模型的驗(yàn)證集R^(2)=0.82、RMSE=3.52 g/kg、RPD=3.99,可以較好地估算研究區(qū)SOC含量,為干旱半干旱地區(qū)湖濱綠洲SOC含量反演提供依據(jù)和參考。

摘要： 根據(jù)基于比功率的機(jī)動車尾氣排放模型,分析車輛在減速、怠速、勻速和加速等工況下的尾氣排放特征,提出一種適用于信號交叉口的機(jī)動車尾氣排放測算方法,建立尾氣排放量與延誤時(shí)間、停車次數(shù)之間的關(guān)系模型;運(yùn)用該模型對某單點(diǎn)定時(shí)信號控制交叉口的機(jī)動車尾氣排放總量進(jìn)行估算,并采用VISSIM仿真軟件和MOVES排放模擬軟件進(jìn)行微觀仿真分析,驗(yàn)證估算模型的準(zhǔn)確性。

摘要： 針對地下洞庫結(jié)構(gòu)防護(hù)設(shè)計(jì),需對洞庫圍巖實(shí)施人工致裂,從而在圍巖中構(gòu)建人工裂隙群以達(dá)到抗爆消波的目的,提出利用環(huán)形磨料水射流切割圍巖施工方法。根據(jù)磨料顆粒去除非巖石材料體積模型,推導(dǎo)了磨料粒子對巖石的體積去除量與磨料速度關(guān)系模型;基于磨料射流切口形狀假設(shè)了環(huán)形磨料射流切割深度估算模型,并與已有數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗(yàn)證了模型的有效性;定義磨料射流在外流場的流量衰減系數(shù),提出了磨料射流巖石極限切割深度計(jì)算方法,通過算例分析了特定工況下磨料水射流切割砂巖及花崗巖的理想極限深度,得到磨料水射流對巖石的切割半徑滿足圍巖人工割縫半徑目標(biāo)。研究表明:磨料水射流對花崗巖的制縫深度約為切割砂巖的55.7%;使用磨料水射流進(jìn)行圍巖割縫在工程應(yīng)用中具備施工可行性。

摘要： 為探尋深度學(xué)習(xí)模型在區(qū)域參考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET_(0))估算中的適用性,以山東省為研究區(qū)域,選取了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)、時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TCN)和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)3種深度學(xué)習(xí)模型,極限學(xué)習(xí)機(jī)模型(ELM)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(GRNN)和隨機(jī)森林模型(RF)3種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,Hargreaves-Samani模型(HS)、Droogres-Allen模型(DA)、Priestley-Tayor模型(PT)、Marrink模型(MK)、WMO模型(WMO)、Trabert模型(TRA)6種經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?以均方根誤差(RMSE)、決定系數(shù)(R^(2))、平均絕對誤差(MAE)和效率系數(shù)(E_(ns))為精度評價(jià)體系,找出了適用于山東省ET_(0)估算的最優(yōu)模型,結(jié)果表明:相同氣象參數(shù)輸入條件下,機(jī)器學(xué)習(xí)模型精度普遍優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?而3種深度學(xué)習(xí)模型精度最優(yōu),TCN模型在所有模型中精度最高;輸入輻射資料的模型精度普遍高于溫度模型和質(zhì)量傳輸模型,TCN2模型GPI為1.036,在所有模型中排名第1。因此,TCN模型為山東省ET_(0)的最優(yōu)估算模型使用。

摘要： 草地地上生物量監(jiān)測是合理利用草地資源,掌握草原生態(tài)演替過程的重要依據(jù)。但是,實(shí)時(shí)觀測草地地上生物量信息需要耗費(fèi)大量的人力物力,亟需借助遙感、數(shù)學(xué)等工具進(jìn)行間接觀測。本文系統(tǒng)闡述了國內(nèi)外主流的草地地上生物量估算方法,包括遙感統(tǒng)計(jì)模型、草地生長模型、作物生長模型、光能利用率模型和生態(tài)過程模型等模型,以及遙感與機(jī)理模型耦合模型,概述了當(dāng)前主流模型的特點(diǎn)及其適用條件,總結(jié)了相關(guān)的研究策略。結(jié)合草地估產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)需求,梳理了現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)同化研究進(jìn)展,展望了基于遙感數(shù)據(jù)同化方法的草地地上生物量估算思路,為草地生長模擬的大區(qū)域、高精度研究提供了新的思路。

摘要： 參考作物蒸發(fā)蒸騰量(Reference Evapotranspiration,ET_(0))是估算作物需水量、制定灌溉制度、提高用水效率,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)節(jié)水的重要參數(shù)。針對傳統(tǒng)Penman-Monteith(P-M)公式計(jì)算作物蒸發(fā)蒸騰量需要參數(shù)多,計(jì)算復(fù)雜等問題,提出了一種基于支持分類特征的梯度提升決策樹(CatBoost)算法估算溫室日參考作物蒸發(fā)蒸騰量。以溫室修正型Penman-Monteith公式計(jì)算的ET_(0)作為標(biāo)準(zhǔn)值,通過Pearson’s方法對輸入?yún)?shù)與ET_(0)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析,組合不同輸入特征向量。當(dāng)輸入?yún)?shù)組合為3參數(shù),即平均室內(nèi)溫度、平均相對濕度、累積太陽輻射時(shí),CatBoost性能最優(yōu),測試集估算精度MAE為0.220 mm/d,RMSE為0.310 mm/d。進(jìn)一步對比了6種其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型(XGBoost、AdaBoost、隨機(jī)森林、決策樹、KNN、SVM)的估算精度,結(jié)果表明CatBoost模型具有最佳的估算精度和穩(wěn)定性,能夠較好地模擬參考作物蒸發(fā)蒸騰量。構(gòu)建的日參考作物蒸發(fā)蒸騰量估算模型為水肥精準(zhǔn)化管理、灌溉控制系統(tǒng)研發(fā)提供了一種新的思路。

摘要： 中國機(jī)動車是交通領(lǐng)域碳排放的一個(gè)重要貢獻(xiàn)者,中國機(jī)動車的碳排放及其對碳排放總量的貢獻(xiàn)預(yù)計(jì)將在未來增加。道路交通領(lǐng)域是重要的碳排放源,文章綜述了中國機(jī)動車碳排放估算的研究進(jìn)展,闡明各省市機(jī)動車排放清單、時(shí)間趨勢和區(qū)域特征,為助力實(shí)現(xiàn)中國碳中和目標(biāo),對未來碳排放措施提供相應(yīng)的決策支持。

摘要： 為實(shí)現(xiàn)小浪底水庫出庫泥沙組分的準(zhǔn)確估算,基于2002—2019年調(diào)水調(diào)沙期水沙系列數(shù)據(jù),分別采用XGBoost、KNN、GPR三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立綜合考慮各影響因素的出庫泥沙各組分估算模型。實(shí)例分析結(jié)果表明,應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行出庫泥沙組分估算是有效的,各模型估算值與實(shí)際值之間相關(guān)性良好;針對不同出庫泥沙組分,KNN算法建立的估算模型的評估指標(biāo)決定系數(shù)最大、平均絕對誤差和均方根誤差最小,表明KNN算法模型在出庫泥沙組分估算方面具有更高的準(zhǔn)確性和精度。

摘要： 港珠澳大橋是一項(xiàng)世界級跨海大橋,橫跨伶仃洋海域,是中國的一座跨海大橋,連接香港大嶼山、澳門半島和廣東省珠海市,全長為49.968公里,主體工程“海中橋隧”長35.578公里,其中海底隧道長約6.75公里,橋梁長約29公里,公路等級為雙向六車道高度公路,設(shè)計(jì)速度100km/h,橋面標(biāo)準(zhǔn)寬33.1m,凈高5m.建成后是世界最長的跨海大橋,集“橋、隧、島”的綜合多項(xiàng)集群項(xiàng)目,在促進(jìn)香港、澳門和珠江三角洲西岸地區(qū)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展具重要戰(zhàn)略意義,是中國從橋梁大國走向橋梁強(qiáng)國的里程碑之作.本課題系首次考慮橋墩混凝土鋼筋模型對橋梁整體電阻的影響,并提出橋墩內(nèi)鋼筋的電阻構(gòu)成模型;提出跨海大橋高架橋墩、鋼箱橋面及橋面上不同金屬系統(tǒng)接地電阻估算模型,并為港珠澳大橋橋面配備的各通訊、配電及重點(diǎn)防護(hù)系統(tǒng)的雷電防護(hù)及檢測電阻分析提供參考.

摘要： 針對目前架空輸電線路改造項(xiàng)目成本估算困難、設(shè)計(jì)方案經(jīng)濟(jì)性比選不足等問題,現(xiàn)結(jié)合線路實(shí)際運(yùn)營情況,搭建架空輸電線路改造項(xiàng)目全壽命周期成本估算模型,對不同線路改造方案全壽命周期成本進(jìn)行估算和分析,為項(xiàng)目決策科學(xué)化、合理化以及投資效益最大化提供依據(jù).最后,以某220kV架空輸電線路改造項(xiàng)目為例,對“原線路繼續(xù)運(yùn)行”和“原通道線路改造”兩種方案進(jìn)行全壽命周期成本估算,不僅檢驗(yàn)所建模型的實(shí)用性和有效性,也進(jìn)一步對項(xiàng)目合理性、經(jīng)濟(jì)性和必要性展開論證和分析,進(jìn)而更好地服務(wù)于項(xiàng)目投資決策.

摘要： 在大型水電項(xiàng)目中,工程造價(jià)是項(xiàng)目決策、控制投資的依據(jù),是評價(jià)投資效果的重要指標(biāo).快速可靠的估算工程造價(jià)直接影響著項(xiàng)目的整體經(jīng)濟(jì)效益和社會效益.本文針對水電工程造價(jià)的特點(diǎn),提出了將模糊數(shù)學(xué)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的工程造價(jià)估算模型.首先,利用模糊數(shù)學(xué)的方法對工程造價(jià)估算的樣本進(jìn)行篩選,以提高工程造價(jià)估算模型的準(zhǔn)確度;然后,綜合分析了大型水電工程的主要特征,并將這些特征和它的工程造價(jià)聯(lián)系起來,構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水電工程造價(jià)估算模型.在模型的實(shí)現(xiàn)上,利用MATLAB語言對模型進(jìn)行了訓(xùn)練、仿真和測試,并用工程實(shí)例對模型進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明該模型具有較好的泛化能力,能夠較準(zhǔn)確地估算工程造價(jià).

摘要： 小型電動無人機(jī)具有功重比低,結(jié)構(gòu)密度大等特點(diǎn),以往的任務(wù)剖面估算的方法已經(jīng)難以建立準(zhǔn)確的重量估算模型,針對電動小型無人機(jī)概論設(shè)計(jì)階段起飛總重估算的需求,綜合考慮電動小型無人機(jī)動力裝置比能量、比功率低,結(jié)構(gòu)重量占比大、飛行過程中無變化,和機(jī)體結(jié)構(gòu)以復(fù)合材料為主,減重效果明顯的特點(diǎn),在整合相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合近年來從事小型無人機(jī)設(shè)計(jì)的工程實(shí)踐,優(yōu)化提出了電動小型無人機(jī)概念設(shè)計(jì)階段起飛重量的估算模型.通過某電動小型無人機(jī)的設(shè)計(jì)實(shí)例,驗(yàn)證了模型的有效性.

摘要： 準(zhǔn)確估算農(nóng)田蒸散量,對于促進(jìn)節(jié)水型農(nóng)業(yè)和旱地農(nóng)業(yè)的發(fā)展、科學(xué)管理有限的水資源、評估環(huán)境變化對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的影響等具有重要意義.利用河套灌區(qū)解放閘灌域農(nóng)田連續(xù)觀測的玉米、向日葵的冠層溫度和田間氣象要素等數(shù)據(jù),采集并計(jì)算出Seguin和Itier簡化模型中日蒸散量ETd、日凈輻射Rnd和冠氣溫差(Ts-Ta),并對模型中參數(shù)a、b進(jìn)行了回歸和擬合,檢驗(yàn)其在當(dāng)?shù)氐倪m用性.結(jié)果表明,該簡化模型可以用于估算玉米和向日葵的日蒸散量,以每日13:00時(shí)數(shù)據(jù)擬合效果最優(yōu),決定系數(shù)R2分別為0.690和0.864;日蒸散量估算模型中玉米田塊參數(shù)a和b分別為-0.859和-0.116,向日葵田塊參數(shù)a和b分別為0.548和-0.343.研究結(jié)果可為大面積遙感反演區(qū)域農(nóng)田耗水提供參考依據(jù).

摘要： 以吳川試驗(yàn)站1991-2002年芒果需水量試驗(yàn)和節(jié)水灌溉試驗(yàn)資料為基礎(chǔ),分析了芒果需水量、需水變化規(guī)律等各項(xiàng)指標(biāo),研究提出芒果需水量估算模型及適宜土壤水分灌溉調(diào)控技術(shù),為芒果優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)和灌溉高效用水提供技術(shù)支持.

摘要： 隨著動態(tài)超分辨率重建、區(qū)域?qū)Ρ榷仍鰪?qiáng)等紅外圖像處理技術(shù)和微掃描技術(shù)的引入,基于MRTD和Johnson準(zhǔn)則的作用距離模型已經(jīng)無法對目前的紅外成像系統(tǒng)的作用距離進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測.為此,美國NVESD實(shí)驗(yàn)室和荷蘭TNO實(shí)驗(yàn)室相繼提出了基于低頻帶通信息的TTP準(zhǔn)則和基于三角形周期靶標(biāo)的TOD準(zhǔn)則,因其能對有色噪聲、頻譜混疊、奈奎斯特頻率外的頻譜恢復(fù)和對比度增強(qiáng)技術(shù)對作用距離的影響進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測,成為當(dāng)今最重要的作用距離估算模型.介紹了TTP準(zhǔn)則和TOD準(zhǔn)則的預(yù)測原理及其近幾年的發(fā)展和研究成果,總結(jié)了它們的優(yōu)缺點(diǎn),指出隨著紅外成像技術(shù)的發(fā)展和其應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)展,基于應(yīng)用環(huán)境和任務(wù)的,并能對紅外數(shù)字圖像處理技術(shù)、非線性和移變性等特征給予準(zhǔn)確評價(jià)是其主要的發(fā)展方向.

摘要： 采集國際國內(nèi)已有的無人機(jī)系統(tǒng)的主要參數(shù)與實(shí)際成本,采用偏最小二乘法回歸建立成初始化估算模型,通過與實(shí)際成本比較,修正模型系數(shù),用來快速估算未來無人機(jī)系統(tǒng)的成本.

摘要： 明確柴油機(jī)進(jìn)排氣氧濃度是優(yōu)化燃燒、控制原始排放和優(yōu)化后處理的重要依據(jù),為此本文建立了面向控制的柴油機(jī)進(jìn)排氣氧濃度的動態(tài)模型,用于實(shí)時(shí)觀測柴油機(jī)進(jìn)排氣氧濃度.利用一臺經(jīng)過精確標(biāo)定的配有高壓EGR回路的渦輪增壓柴油機(jī)GT模型,驗(yàn)證了本文建立的模型對進(jìn)排氣氧濃度的實(shí)時(shí)估算效果.為了驗(yàn)證該模型用于控制策略開發(fā)的有效性,建立了基于模型的柴油機(jī)進(jìn)氣氧濃度控制策略,并利用GT-Simulink平臺進(jìn)行了仿真驗(yàn)證.結(jié)果表明,本文提出的柴油機(jī)進(jìn)排氣氧濃度模型在發(fā)動機(jī)穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)工況下對進(jìn)排氣氧濃度均有很好的觀測效果,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的控制策略可以在沒有氧傳感器的條件下實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)進(jìn)氣氧濃度的精確控制.

摘要： 明確柴油機(jī)進(jìn)排氣氧濃度是優(yōu)化燃燒、控制原始排放和優(yōu)化后處理的重要依據(jù),為此本文建立了面向控制的柴油機(jī)進(jìn)排氣氧濃度的動態(tài)模型,用于實(shí)時(shí)觀測柴油機(jī)進(jìn)排氣氧濃度.利用一臺經(jīng)過精確標(biāo)定的配有高壓EGR回路的渦輪增壓柴油機(jī)GT模型,驗(yàn)證了本文建立的模型對進(jìn)排氣氧濃度的實(shí)時(shí)估算效果.為了驗(yàn)證該模型用于控制策略開發(fā)的有效性,建立了基于模型的柴油機(jī)進(jìn)氣氧濃度控制策略,并利用GT-Simulink平臺進(jìn)行了仿真驗(yàn)證.結(jié)果表明,本文提出的柴油機(jī)進(jìn)排氣氧濃度模型在發(fā)動機(jī)穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)工況下對進(jìn)排氣氧濃度均有很好的觀測效果,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的控制策略可以在沒有氧傳感器的條件下實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)進(jìn)氣氧濃度的精確控制.

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于阻抗譜模型的鋰離子電池安全度估算方法及估算裝置，屬于電池安全度估算領(lǐng)域。本發(fā)明用以解決現(xiàn)有技術(shù)沒有以電氣熱失控因素量化電池安全程度的問題。本發(fā)明建立鋰離子電池的等效阻抗模型；根據(jù)鋰離子電池內(nèi)部SEI模阻抗得到電池安全邊界闕值l；根據(jù)所述安全邊界闕值l得到安全度SOS值；綜合電池電氣熱失控因素確定電池安全性的量化值，提高了電池使用的可靠性和安全性。

摘要： 根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)包括發(fā)動機(jī)參數(shù)估算模塊、誤差量值模塊、發(fā)動機(jī)參數(shù)調(diào)整模塊以及發(fā)動機(jī)致動器控制模塊。發(fā)動機(jī)參數(shù)估算模塊使用基于物理的模型來估算發(fā)動機(jī)運(yùn)行參數(shù)。誤差量值模塊使用實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠泶_定估算的發(fā)動機(jī)運(yùn)行參數(shù)和發(fā)動機(jī)運(yùn)行參數(shù)的實(shí)際值之間的誤差量值。發(fā)動機(jī)參數(shù)調(diào)整模塊基于誤差量值來調(diào)整估算的發(fā)動機(jī)運(yùn)行參數(shù)。發(fā)動機(jī)致動器控制模塊基于所調(diào)整過的估算的發(fā)動機(jī)運(yùn)行參數(shù)來控制發(fā)動機(jī)的致動器。

摘要： 本發(fā)明公開了一種光流估算模型的構(gòu)建方法、裝置及光流估算方法，所述方法包括：將仿真域圖像對、仿真域圖像對的光流真值及真實(shí)域圖像對輸入至初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到光流估算模型；在對初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，以仿真域圖像對及真實(shí)域圖像對為輸入對生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對抗訓(xùn)練，以使生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成第一轉(zhuǎn)換域圖像對及第二轉(zhuǎn)換域圖像對；以仿真域圖像對、第一轉(zhuǎn)換域圖像對及仿真域圖像對的光流真值為輸入對光流計(jì)算網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練，以第二轉(zhuǎn)換域圖像對為輸入，對光流計(jì)算網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無監(jiān)督訓(xùn)練。通過實(shí)施本發(fā)明能降低構(gòu)建光流估算模型的人力成本，并提高對真實(shí)域圖像的光流值的估算準(zhǔn)確性。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)影像的SENP棉花產(chǎn)量估算方法及估算模型構(gòu)建方法，估算模型構(gòu)建方法包含：選擇樣區(qū)；在苗期獲取可見光遙感影像數(shù)據(jù)并通過U?Net模型提取單株棉花苗在樣區(qū)的空間位置圖和棉花苗總株數(shù)；在棉花生育關(guān)鍵期獲取多次多光譜數(shù)據(jù)并根據(jù)該多光譜數(shù)據(jù)與實(shí)測試驗(yàn)區(qū)棉花實(shí)際產(chǎn)量及實(shí)測的每個(gè)試驗(yàn)區(qū)單株棉花的平均成鈴數(shù)先后分析獲取單株成鈴數(shù)估算回歸模型，將該單株成鈴數(shù)估算回歸模型與實(shí)測的單個(gè)成鈴的平均單鈴重結(jié)合得到單株棉花的預(yù)測產(chǎn)量模型，同時(shí)，構(gòu)建棉花吐絮系數(shù)模型；利用棉花苗總株數(shù)、單株棉花的預(yù)測產(chǎn)量模型以及棉花吐絮系數(shù)模型創(chuàng)建SENP棉花產(chǎn)量估算模型，利用該估算模型可解決現(xiàn)有棉花估產(chǎn)模型估產(chǎn)精度不高的問題。

摘要： 本發(fā)明公開了一種體積估算模型的訓(xùn)練方法、裝置及體積估算方法、裝置，訓(xùn)練方法包括：獲取當(dāng)前訓(xùn)練周期的訓(xùn)練圖像集；利用當(dāng)前訓(xùn)練周期的變換矩陣對正面圖像進(jìn)行透視變換，得到透視變換圖像，并對透視變換圖像和相應(yīng)反面圖像進(jìn)行對齊處理；將透視變換圖像和相應(yīng)反面圖像輸入至當(dāng)前訓(xùn)練周期的體積估算模型，得到估算體積，并根據(jù)估算體積和真實(shí)體積得到第二損失函數(shù)，在第二損失函數(shù)未收斂至最小時(shí)，根據(jù)第二損失函數(shù)更新當(dāng)前訓(xùn)練周期的體積估算模型中的參數(shù)，并將更新后的體積估算模型作為下一訓(xùn)練周期的體積估算模型。利用該體積估算模型的訓(xùn)練方法得到的體積估算模型可有效提高對糧食籽粒體積的估算精度。

摘要： 本發(fā)明公開了一種光流估算模型的構(gòu)建方法、裝置及光流估算方法，所述方法包括：將仿真域圖像對、仿真域圖像對的光流真值及真實(shí)域圖像對輸入至初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到光流估算模型；在對初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，以仿真域圖像對及真實(shí)域圖像對為輸入對生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對抗訓(xùn)練，以使生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成第一轉(zhuǎn)換域圖像對及第二轉(zhuǎn)換域圖像對；以仿真域圖像對、第一轉(zhuǎn)換域圖像對及仿真域圖像對的光流真值為輸入對光流計(jì)算網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練，以第二轉(zhuǎn)換域圖像對為輸入，對光流計(jì)算網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無監(jiān)督訓(xùn)練。通過實(shí)施本發(fā)明能降低構(gòu)建光流估算模型的人力成本，并提高對真實(shí)域圖像的光流值的估算準(zhǔn)確性。

摘要： 本發(fā)明實(shí)施例涉及一種下降率估算模型構(gòu)建、下降率估算方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：獲取第一樣本數(shù)據(jù)；根據(jù)第一樣本數(shù)據(jù)中影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的參數(shù)，對第一樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)剔除處理，獲取第二樣本數(shù)據(jù)；從第二樣本數(shù)據(jù)中提取第一時(shí)刻對應(yīng)的影響下降率的參數(shù)，以及第二時(shí)刻的下降率；根據(jù)第一時(shí)刻對應(yīng)的影響下降率的參數(shù)以及第二時(shí)刻的下降率，對預(yù)設(shè)模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練；當(dāng)預(yù)設(shè)模型達(dá)到預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，確定預(yù)設(shè)模型為下降率估算模型。

摘要： 本發(fā)明公開了一種體積估算模型的訓(xùn)練方法、裝置及體積估算方法、裝置，訓(xùn)練方法包括：獲取當(dāng)前訓(xùn)練周期的訓(xùn)練圖像集；利用當(dāng)前訓(xùn)練周期的變換矩陣對正面圖像進(jìn)行透視變換，得到透視變換圖像，并對透視變換圖像和相應(yīng)反面圖像進(jìn)行對齊處理；將透視變換圖像和相應(yīng)反面圖像輸入至當(dāng)前訓(xùn)練周期的體積估算模型，得到估算體積，并根據(jù)估算體積和真實(shí)體積得到第二損失函數(shù)，在第二損失函數(shù)未收斂至最小時(shí)，根據(jù)第二損失函數(shù)更新當(dāng)前訓(xùn)練周期的體積估算模型中的參數(shù)，并將更新后的體積估算模型作為下一訓(xùn)練周期的體積估算模型。利用該體積估算模型的訓(xùn)練方法得到的體積估算模型可有效提高對糧食籽粒體積的估算精度。

摘要： 本發(fā)明公開了一種估算模型構(gòu)建方法、估算方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)，所述估算模型構(gòu)建方法中，計(jì)算機(jī)設(shè)備將在牧草枯萎期間，每隔預(yù)設(shè)時(shí)間間隔獲取牧草樣方的光譜數(shù)據(jù)和牧草樣方的枯萎牧草生物量；在得到多個(gè)光譜數(shù)據(jù)后，基于預(yù)設(shè)算式確定每個(gè)光譜數(shù)據(jù)對應(yīng)的修訂枯草植被指數(shù)；最后利用每個(gè)光譜數(shù)據(jù)對應(yīng)的修訂枯草植被指數(shù)和與每個(gè)光譜數(shù)據(jù)同時(shí)獲取的枯萎牧草生物量進(jìn)行線性回歸，擬合得到修訂枯草植被指數(shù)與枯萎牧草生物量的映射關(guān)系，即枯萎牧草生物量的估算模型，由此，本發(fā)明彌補(bǔ)了枯草研究領(lǐng)域的空白，使得后續(xù)其他相應(yīng)的枯草研究能高效地完成枯萎牧草生物量計(jì)算。

摘要： 本發(fā)明提供了一種基于多路混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣水汽估算模型的大氣水汽估算方法，包括：步驟1：獲取GNSS大氣水汽數(shù)據(jù)和獲取地面氣象數(shù)據(jù)；步驟2：對GNSS大氣水汽數(shù)據(jù)和地面氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制；步驟3：對質(zhì)量控制后的大氣水汽數(shù)據(jù)和地面氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理后的大氣水汽數(shù)據(jù)和地面氣象數(shù)據(jù)；步驟4：根據(jù)預(yù)處理后的大氣水汽數(shù)據(jù)和地面氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合觀測日期、時(shí)間和測站海拔高度，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練多路混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣水汽估算模型；步驟5：利用預(yù)處理后的地面氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合觀測日期、時(shí)間和測站海拔高度，基于訓(xùn)練好的多路混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣水汽估算模型，得到大氣水汽的估算值，并對多路混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣水汽估算精度進(jìn)行評價(jià)。