收藏本站
《农业工程学报》 2018年21期
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于自适应差分进化算法的水稻物候期预测模型参数自动校正

姜海燕  赵空暖  汤亮  李玉硕  杨华  
【摘要】:进化算法在作物模型参数校准领域已有广泛应用。由于作物模型的结构包括多组常微分方程,具有非线性、不连续、多峰值特点,因此针对作物模型特点选择合适的进化算法尤为重要。同时,进化算法自身参数对算法性能有较大影响,这些参数选择往往靠经验得出,增加了优化算法在模型参数校准过程中的不确定性。该文针对进化算法应用到作物物候期模型参数校准过程中存在着算法选择和算法参数不确定性问题,以水稻Rice Grow物候期模型为应用对象,分析比较了3类进化算法应用的精度、收敛速度以及稳定鲁棒性。比较的进化算法包括差分进化系列算法(标准差分进化算法和自适应控制参数改进差分进化算法),协同进化遗传算法系列(个体优势遗传算法、M-精英协同进化算法)以及粒子群算法系列(标准粒子群算法、基于自主学习和精英群的多子群粒子群算法)。研究利用武育粳、雪花粘等5个品种在江苏宜兴、兴化和广东高要等不同生态点的多年田间试验资料展开量化分析。结果表明:1)利用自适应控制参数改进差分进化算法校准水稻物候期模型的品种参数准确性较高,算法自身参数易于确定。物候期模型校准以后在拔节期、抽穗期、成熟期的RMSE为1.7~4.6 d、NRMSE为1.8%~5.8%、MAD为1.4~3.3 d、R2为0.977~0.997,比GA系列平均分别小0.634d、0.608%、0.453d、0.09%,比PSO系列平均小1.399d、1.35%、1.039 d、0.23%。2)自适应控制参数改进差分进化算法在水稻物候期模型参数校准问题上表现出良好的收敛速度及稳定鲁棒性。重复校准试验100次的目标函数标准偏差趋近于0,每次校准得到的品种参数值标准偏差较其他算法最小。在达到同样精准度的情况下,比标准差分算法收敛速度平均快117代,适用于实际应用实践。

【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 姜海燕;赵空暖;汤亮;李玉硕;杨华;;基于自适应差分进化算法的水稻物候期预测模型参数自动校正[J];农业工程学报;2018年21期
2 吕景华;赵翠珍;李海波;李旭微;周茂东;;用树木物候期做玉米播种期预报[J];内蒙古气象;2011年03期
3 刘俊义;薛茂贤;;对刺五加形态和物候期特性的观察[J];中国林副特产;1989年02期
4 李正国;杨鹏;唐华俊;吴文斌;陈仲新;刘佳;张莉;谭杰扬;唐鹏钦;;近20年来东北三省春玉米物候期变化趋势及其对温度的时空响应[J];生态学报;2013年18期
5 都明南;刘东辉;杨振芝;;寒地玉米物候期变化及其调节[J];黑龙江农业科学;1980年06期
6 凌洋;耿利宁;景元书;胡荣辰;孙啸;;基于不同滤波的水稻物候期提取[J];科学技术与工程;2014年35期
7 张荣霞;孙瑞英;郭晓霞;路正文;;用树木物候期做棉花播种期预报[J];中国棉花;2006年09期
8 吴淑平;吕立哲;蒋双丰;郑杰;党永超;;信阳市主栽茶树品种春季物候期研究[J];湖北农业科学;2013年14期
9 刘伟;魏莹莹;刘大会;周洁;王晓;李奉胜;祝福有;;白花丹参抗连作品系植物学及物候期特性研究[J];中药材;2015年01期
10 张雨露;;基于遥感的黑河中游绿洲区玉米物候及其动态研究[J];安徽农业科学;2018年25期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 宋骁;魏星;张朝;;基于遥感方法提取多年期中国单季稻关键物候期(英文)[A];风险分析和危机反应中的信息技术--中国灾害防御协会风险分析专业委员会第六届年会论文集[C];2014年
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 关峰;薤白皂苷生物活性及其降解产物的研究[D];内蒙古农业大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 罗微;增温和施氮对松嫩草地羊草种群数量特征的影响[D];东北师范大学;2010年
2 肖江涛;基于MODIS植被指数的水稻物候提取与地面验证[D];电子科技大学;2011年
3 高宇;气候变化对黑河流域典型作物需水影响及综合应对措施[D];东华大学;2013年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026