估算模型

摘要： 太阳辐射是影响农田生态系统碳交换和能量收支等的关键因子.为了准确估算不同日照情况下的太阳日辐射量,更好地开展农田生态系统的相关研究,本文以江苏省为例,利用淮安、吕泗和南京3个辐射观测站2005—2020年逐日气象资料和辐射资料,以逐日日照时数是否为0,将研究样本划分为无日照和有日照两类,梳理了可观测得到的24个气象因子、3个地理因子,通过相关分析确定了不同日照情况下太阳日辐射的高度相关因子;选取3个站2005—2016年奇数年份的逐日资料样本作为建模集,采用基于最小二乘法的逐步回归方式,分别以太阳日辐射(GR)和日大气透明系数(太阳日辐射与天空辐射的比值,GR/SR)作为因变量建立了不同日照情况下的太阳日辐射估算模型;选取3个站2005—2016年偶数年份的逐日资料样本为组间验证集、2017—2020年的逐日资料样本为组外验证集.通过比较模型的拟合效果及其对建模集、组间验证集和组外验证集太阳日辐射的估算效果,最终确定太阳日辐射估算的最佳模型.结果表明:1)无论是在无日照情况还是有日照情况下,太阳日辐射都与各气象因子普遍呈现极显著相关(P<0.01).其中在有日照情况下,太阳日辐射与日照因子呈最强的相关性,而在无日照情况下,太阳日辐射与日最高地表温度表现出最强的相关性,两者之间的相关系数高于其他气温类因子.2)无日照情况下应选择以太阳日辐射为因变量、以日最高地表温度和日露点温度为自变量的估算模型,模型的决定系数R2为0.650,对太阳日辐射的估算准确度接近75％;在有日照情况下选择以日大气透明系数为因变量、以日日照百分率和日日照时数为自变量集的估算模型,模型的决定系数R2可达0.769,对太阳日辐射的估算准确度平均为87.60％.基于该分段估算模型,江苏地区不同日照情况下的太阳日辐射估算准确度平均可达84.71％,异常点占比为2.04％.引入准确的太阳辐射量将利于更好地开展作物生长和产量模拟、土壤水分蒸散估算等研究,最终为农田生态系统的相关研究提供基础.

摘要： 本研究基于内蒙古自治区50个站点1951—2013年的气象资料,对文献中已有的33个参考作物腾发量(ET0)模型进行详细的统计分析,采用10个统计指标对ET_(0)估算模型的性能进行评价,并引入全球绩效指标(GPI)来对模型进行排名。结果表明,在特干旱和干旱地区,基于质量转换(Mass transfer-based,MTB)、基于温度(Temperature-based,TB)和简化彭曼(Simplified FAO-56 PM,SPM)模型的GPI接近于1,体现了较好的模拟效果,而基于辐射(Radiation-based,RB)的模型模拟效果最差。在干旱-半湿润和湿润-半湿润地区,SPM和RB模型GPI值较高,模拟效果较好,比如湿润-半湿润地区M1(RB)模型GPI达到1.0。考虑到模型的便捷性,基于温度(Temperature-based,TB)的模型在相对干旱地区最为适用,而基于辐射的模型在相对湿润地区更为准确。

摘要： 以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,将野外原位高光谱实测数据和土壤有机碳(SOC)含量作为基础数据,通过对原始光谱进行4种数学变换,探索不同光谱变换形式下的弓曲差(C)、差值光谱指数(DSI)、简单比值土壤指数(RSI)、亮度光谱指数(BSI)、归一化土壤指数(NDSI)与SOC含量的关系,并建立基于随机森林法(RF)的SOC含量估算模型。结果表明:(1)研究区SOC含量主要集中在5.25~78.76 g/kg,平均值为21.82 g/kg,变异系数为69.11%,呈中等变异性;(2)在光谱数据lgR下,SOC含量与DIS指数相关系数最高,相关系数为0.80,最佳组合波段为(1758 nm,1752 nm);(3)基于不同光谱指数与弓曲差(C)建立的模型验证集精度R^(2)和RMSE分别介于0.67~0.84和5.85~8.45 g/kg,模型的RPD均在1.66以上;在基于光谱数据lg(1/R)变换下,模型的验证集R^(2)=0.82、RMSE=3.52 g/kg、RPD=3.99,可以较好地估算研究区SOC含量,为干旱半干旱地区湖滨绿洲SOC含量反演提供依据和参考。

摘要： 根据基于比功率的机动车尾气排放模型,分析车辆在减速、怠速、匀速和加速等工况下的尾气排放特征,提出一种适用于信号交叉口的机动车尾气排放测算方法,建立尾气排放量与延误时间、停车次数之间的关系模型;运用该模型对某单点定时信号控制交叉口的机动车尾气排放总量进行估算,并采用VISSIM仿真软件和MOVES排放模拟软件进行微观仿真分析,验证估算模型的准确性。

摘要： 针对地下洞库结构防护设计,需对洞库围岩实施人工致裂,从而在围岩中构建人工裂隙群以达到抗爆消波的目的,提出利用环形磨料水射流切割围岩施工方法。根据磨料颗粒去除非岩石材料体积模型,推导了磨料粒子对岩石的体积去除量与磨料速度关系模型;基于磨料射流切口形状假设了环形磨料射流切割深度估算模型,并与已有数据进行对比验证了模型的有效性;定义磨料射流在外流场的流量衰减系数,提出了磨料射流岩石极限切割深度计算方法,通过算例分析了特定工况下磨料水射流切割砂岩及花岗岩的理想极限深度,得到磨料水射流对岩石的切割半径满足围岩人工割缝半径目标。研究表明:磨料水射流对花岗岩的制缝深度约为切割砂岩的55.7%;使用磨料水射流进行围岩割缝在工程应用中具备施工可行性。

摘要： 为探寻深度学习模型在区域参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET_(0))估算中的适用性,以山东省为研究区域,选取了深度神经网络(DNN)、时间卷积神经网络(TCN)和长短期记忆神经网络(LSTM)3种深度学习模型,极限学习机模型(ELM)、广义回归神经网络模型(GRNN)和随机森林模型(RF)3种传统机器学习模型,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种经验模型,以均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和效率系数(E_(ns))为精度评价体系,找出了适用于山东省ET_(0)估算的最优模型,结果表明:相同气象参数输入条件下,机器学习模型精度普遍优于经验模型,而3种深度学习模型精度最优,TCN模型在所有模型中精度最高;输入辐射资料的模型精度普遍高于温度模型和质量传输模型,TCN2模型GPI为1.036,在所有模型中排名第1。因此,TCN模型为山东省ET_(0)的最优估算模型使用。

摘要： 草地地上生物量监测是合理利用草地资源,掌握草原生态演替过程的重要依据。但是,实时观测草地地上生物量信息需要耗费大量的人力物力,亟需借助遥感、数学等工具进行间接观测。本文系统阐述了国内外主流的草地地上生物量估算方法,包括遥感统计模型、草地生长模型、作物生长模型、光能利用率模型和生态过程模型等模型,以及遥感与机理模型耦合模型,概述了当前主流模型的特点及其适用条件,总结了相关的研究策略。结合草地估产的现实需求,梳理了现有的农业遥感数据同化研究进展,展望了基于遥感数据同化方法的草地地上生物量估算思路,为草地生长模拟的大区域、高精度研究提供了新的思路。

摘要： 参考作物蒸发蒸腾量(Reference Evapotranspiration,ET_(0))是估算作物需水量、制定灌溉制度、提高用水效率,实现农业节水的重要参数。针对传统Penman-Monteith(P-M)公式计算作物蒸发蒸腾量需要参数多,计算复杂等问题,提出了一种基于支持分类特征的梯度提升决策树(CatBoost)算法估算温室日参考作物蒸发蒸腾量。以温室修正型Penman-Monteith公式计算的ET_(0)作为标准值,通过Pearson’s方法对输入参数与ET_(0)之间的相关性进行分析,组合不同输入特征向量。当输入参数组合为3参数,即平均室内温度、平均相对湿度、累积太阳辐射时,CatBoost性能最优,测试集估算精度MAE为0.220 mm/d,RMSE为0.310 mm/d。进一步对比了6种其他机器学习模型(XGBoost、AdaBoost、随机森林、决策树、KNN、SVM)的估算精度,结果表明CatBoost模型具有最佳的估算精度和稳定性,能够较好地模拟参考作物蒸发蒸腾量。构建的日参考作物蒸发蒸腾量估算模型为水肥精准化管理、灌溉控制系统研发提供了一种新的思路。

摘要： 中国机动车是交通领域碳排放的一个重要贡献者,中国机动车的碳排放及其对碳排放总量的贡献预计将在未来增加。道路交通领域是重要的碳排放源,文章综述了中国机动车碳排放估算的研究进展,阐明各省市机动车排放清单、时间趋势和区域特征,为助力实现中国碳中和目标,对未来碳排放措施提供相应的决策支持。

摘要： 为实现小浪底水库出库泥沙组分的准确估算,基于2002—2019年调水调沙期水沙系列数据,分别采用XGBoost、KNN、GPR三种机器学习算法建立综合考虑各影响因素的出库泥沙各组分估算模型。实例分析结果表明,应用机器学习算法进行出库泥沙组分估算是有效的,各模型估算值与实际值之间相关性良好;针对不同出库泥沙组分,KNN算法建立的估算模型的评估指标决定系数最大、平均绝对误差和均方根误差最小,表明KNN算法模型在出库泥沙组分估算方面具有更高的准确性和精度。

摘要： 港珠澳大桥是一项世界级跨海大桥,横跨伶仃洋海域,是中国的一座跨海大桥,连接香港大屿山、澳门半岛和广东省珠海市,全长为49.968公里,主体工程“海中桥隧”长35.578公里,其中海底隧道长约6.75公里,桥梁长约29公里,公路等级为双向六车道高度公路,设计速度100km/h,桥面标准宽33.1m,净高5m.建成后是世界最长的跨海大桥,集“桥、隧、岛”的综合多项集群项目,在促进香港、澳门和珠江三角洲西岸地区经济的进一步发展具重要战略意义,是中国从桥梁大国走向桥梁强国的里程碑之作.本课题系首次考虑桥墩混凝土钢筋模型对桥梁整体电阻的影响,并提出桥墩内钢筋的电阻构成模型;提出跨海大桥高架桥墩、钢箱桥面及桥面上不同金属系统接地电阻估算模型,并为港珠澳大桥桥面配备的各通讯、配电及重点防护系统的雷电防护及检测电阻分析提供参考.

摘要： 针对目前架空输电线路改造项目成本估算困难、设计方案经济性比选不足等问题,现结合线路实际运营情况,搭建架空输电线路改造项目全寿命周期成本估算模型,对不同线路改造方案全寿命周期成本进行估算和分析,为项目决策科学化、合理化以及投资效益最大化提供依据.最后,以某220kV架空输电线路改造项目为例,对“原线路继续运行”和“原通道线路改造”两种方案进行全寿命周期成本估算,不仅检验所建模型的实用性和有效性,也进一步对项目合理性、经济性和必要性展开论证和分析,进而更好地服务于项目投资决策.

摘要： 在大型水电项目中,工程造价是项目决策、控制投资的依据,是评价投资效果的重要指标.快速可靠的估算工程造价直接影响着项目的整体经济效益和社会效益.本文针对水电工程造价的特点,提出了将模糊数学和BP神经网络相结合的工程造价估算模型.首先,利用模糊数学的方法对工程造价估算的样本进行筛选,以提高工程造价估算模型的准确度;然后,综合分析了大型水电工程的主要特征,并将这些特征和它的工程造价联系起来,构建了基于BP神经网络的水电工程造价估算模型.在模型的实现上,利用MATLAB语言对模型进行了训练、仿真和测试,并用工程实例对模型进行了验证,结果表明该模型具有较好的泛化能力,能够较准确地估算工程造价.

摘要： 小型电动无人机具有功重比低,结构密度大等特点,以往的任务剖面估算的方法已经难以建立准确的重量估算模型,针对电动小型无人机概论设计阶段起飞总重估算的需求,综合考虑电动小型无人机动力装置比能量、比功率低,结构重量占比大、飞行过程中无变化,和机体结构以复合材料为主,减重效果明显的特点,在整合相关研究成果的基础上,结合近年来从事小型无人机设计的工程实践,优化提出了电动小型无人机概念设计阶段起飞重量的估算模型.通过某电动小型无人机的设计实例,验证了模型的有效性.

摘要： 准确估算农田蒸散量,对于促进节水型农业和旱地农业的发展、科学管理有限的水资源、评估环境变化对农业生态系统的影响等具有重要意义.利用河套灌区解放闸灌域农田连续观测的玉米、向日葵的冠层温度和田间气象要素等数据,采集并计算出Seguin和Itier简化模型中日蒸散量ETd、日净辐射Rnd和冠气温差(Ts-Ta),并对模型中参数a、b进行了回归和拟合,检验其在当地的适用性.结果表明,该简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时数据拟合效果最优,决定系数R2分别为0.690和0.864;日蒸散量估算模型中玉米田块参数a和b分别为-0.859和-0.116,向日葵田块参数a和b分别为0.548和-0.343.研究结果可为大面积遥感反演区域农田耗水提供参考依据.

摘要： 以吴川试验站1991-2002年芒果需水量试验和节水灌溉试验资料为基础,分析了芒果需水量、需水变化规律等各项指标,研究提出芒果需水量估算模型及适宜土壤水分灌溉调控技术,为芒果优质高产和灌溉高效用水提供技术支持.

摘要： 随着动态超分辨率重建、区域对比度增强等红外图像处理技术和微扫描技术的引入,基于MRTD和Johnson准则的作用距离模型已经无法对目前的红外成像系统的作用距离进行准确的预测.为此,美国NVESD实验室和荷兰TNO实验室相继提出了基于低频带通信息的TTP准则和基于三角形周期靶标的TOD准则,因其能对有色噪声、频谱混叠、奈奎斯特频率外的频谱恢复和对比度增强技术对作用距离的影响进行准确的预测,成为当今最重要的作用距离估算模型.介绍了TTP准则和TOD准则的预测原理及其近几年的发展和研究成果,总结了它们的优缺点,指出随着红外成像技术的发展和其应用范围的不断扩展,基于应用环境和任务的,并能对红外数字图像处理技术、非线性和移变性等特征给予准确评价是其主要的发展方向.

摘要： 采集国际国内已有的无人机系统的主要参数与实际成本,采用偏最小二乘法回归建立成初始化估算模型,通过与实际成本比较,修正模型系数,用来快速估算未来无人机系统的成本.

摘要： 明确柴油机进排气氧浓度是优化燃烧、控制原始排放和优化后处理的重要依据,为此本文建立了面向控制的柴油机进排气氧浓度的动态模型,用于实时观测柴油机进排气氧浓度.利用一台经过精确标定的配有高压EGR回路的涡轮增压柴油机GT模型,验证了本文建立的模型对进排气氧浓度的实时估算效果.为了验证该模型用于控制策略开发的有效性,建立了基于模型的柴油机进气氧浓度控制策略,并利用GT-Simulink平台进行了仿真验证.结果表明,本文提出的柴油机进排气氧浓度模型在发动机稳态和瞬态工况下对进排气氧浓度均有很好的观测效果,在此基础上设计的控制策略可以在没有氧传感器的条件下实现柴油机进气氧浓度的精确控制.

摘要： 明确柴油机进排气氧浓度是优化燃烧、控制原始排放和优化后处理的重要依据,为此本文建立了面向控制的柴油机进排气氧浓度的动态模型,用于实时观测柴油机进排气氧浓度.利用一台经过精确标定的配有高压EGR回路的涡轮增压柴油机GT模型,验证了本文建立的模型对进排气氧浓度的实时估算效果.为了验证该模型用于控制策略开发的有效性,建立了基于模型的柴油机进气氧浓度控制策略,并利用GT-Simulink平台进行了仿真验证.结果表明,本文提出的柴油机进排气氧浓度模型在发动机稳态和瞬态工况下对进排气氧浓度均有很好的观测效果,在此基础上设计的控制策略可以在没有氧传感器的条件下实现柴油机进气氧浓度的精确控制.

摘要： 本发明公开了一种基于阻抗谱模型的锂离子电池安全度估算方法及估算装置，属于电池安全度估算领域。本发明用以解决现有技术没有以电气热失控因素量化电池安全程度的问题。本发明建立锂离子电池的等效阻抗模型；根据锂离子电池内部SEI模阻抗得到电池安全边界阙值l；根据所述安全边界阙值l得到安全度SOS值；综合电池电气热失控因素确定电池安全性的量化值，提高了电池使用的可靠性和安全性。

摘要： 根据本发明的系统包括发动机参数估算模块、误差量值模块、发动机参数调整模块以及发动机致动器控制模块。发动机参数估算模块使用基于物理的模型来估算发动机运行参数。误差量值模块使用实验模型来确定估算的发动机运行参数和发动机运行参数的实际值之间的误差量值。发动机参数调整模块基于误差量值来调整估算的发动机运行参数。发动机致动器控制模块基于所调整过的估算的发动机运行参数来控制发动机的致动器。

摘要： 本发明公开了一种光流估算模型的构建方法、装置及光流估算方法，所述方法包括：将仿真域图像对、仿真域图像对的光流真值及真实域图像对输入至初始神经网络模型中进行迭代训练，得到光流估算模型；在对初始神经网络模型进行训练时，以仿真域图像对及真实域图像对为输入对生成对抗网络进行对抗训练，以使生成对抗网络生成第一转换域图像对及第二转换域图像对；以仿真域图像对、第一转换域图像对及仿真域图像对的光流真值为输入对光流计算网络进行有监督训练，以第二转换域图像对为输入，对光流计算网络进行无监督训练。通过实施本发明能降低构建光流估算模型的人力成本，并提高对真实域图像的光流值的估算准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于无人机影像的SENP棉花产量估算方法及估算模型构建方法，估算模型构建方法包含：选择样区；在苗期获取可见光遥感影像数据并通过U‑Net模型提取单株棉花苗在样区的空间位置图和棉花苗总株数；在棉花生育关键期获取多次多光谱数据并根据该多光谱数据与实测试验区棉花实际产量及实测的每个试验区单株棉花的平均成铃数先后分析获取单株成铃数估算回归模型，将该单株成铃数估算回归模型与实测的单个成铃的平均单铃重结合得到单株棉花的预测产量模型，同时，构建棉花吐絮系数模型；利用棉花苗总株数、单株棉花的预测产量模型以及棉花吐絮系数模型创建SENP棉花产量估算模型，利用该估算模型可解决现有棉花估产模型估产精度不高的问题。

摘要： 本发明公开了一种体积估算模型的训练方法、装置及体积估算方法、装置，训练方法包括：获取当前训练周期的训练图像集；利用当前训练周期的变换矩阵对正面图像进行透视变换，得到透视变换图像，并对透视变换图像和相应反面图像进行对齐处理；将透视变换图像和相应反面图像输入至当前训练周期的体积估算模型，得到估算体积，并根据估算体积和真实体积得到第二损失函数，在第二损失函数未收敛至最小时，根据第二损失函数更新当前训练周期的体积估算模型中的参数，并将更新后的体积估算模型作为下一训练周期的体积估算模型。利用该体积估算模型的训练方法得到的体积估算模型可有效提高对粮食籽粒体积的估算精度。

摘要： 本发明公开了一种光流估算模型的构建方法、装置及光流估算方法，所述方法包括：将仿真域图像对、仿真域图像对的光流真值及真实域图像对输入至初始神经网络模型中进行迭代训练，得到光流估算模型；在对初始神经网络模型进行训练时，以仿真域图像对及真实域图像对为输入对生成对抗网络进行对抗训练，以使生成对抗网络生成第一转换域图像对及第二转换域图像对；以仿真域图像对、第一转换域图像对及仿真域图像对的光流真值为输入对光流计算网络进行有监督训练，以第二转换域图像对为输入，对光流计算网络进行无监督训练。通过实施本发明能降低构建光流估算模型的人力成本，并提高对真实域图像的光流值的估算准确性。

摘要： 本发明实施例涉及一种下降率估算模型构建、下降率估算方法、装置及电子设备，该方法包括：获取第一样本数据；根据第一样本数据中影响数据质量的参数，对第一样本数据进行异常数据剔除处理，获取第二样本数据；从第二样本数据中提取第一时刻对应的影响下降率的参数，以及第二时刻的下降率；根据第一时刻对应的影响下降率的参数以及第二时刻的下降率，对预设模型进行迭代训练；当预设模型达到预设标准时，确定预设模型为下降率估算模型。

摘要： 本发明公开了一种体积估算模型的训练方法、装置及体积估算方法、装置，训练方法包括：获取当前训练周期的训练图像集；利用当前训练周期的变换矩阵对正面图像进行透视变换，得到透视变换图像，并对透视变换图像和相应反面图像进行对齐处理；将透视变换图像和相应反面图像输入至当前训练周期的体积估算模型，得到估算体积，并根据估算体积和真实体积得到第二损失函数，在第二损失函数未收敛至最小时，根据第二损失函数更新当前训练周期的体积估算模型中的参数，并将更新后的体积估算模型作为下一训练周期的体积估算模型。利用该体积估算模型的训练方法得到的体积估算模型可有效提高对粮食籽粒体积的估算精度。

摘要： 本发明公开了一种估算模型构建方法、估算方法、装置、计算机设备及介质，所述估算模型构建方法中，计算机设备将在牧草枯萎期间，每隔预设时间间隔获取牧草样方的光谱数据和牧草样方的枯萎牧草生物量；在得到多个光谱数据后，基于预设算式确定每个光谱数据对应的修订枯草植被指数；最后利用每个光谱数据对应的修订枯草植被指数和与每个光谱数据同时获取的枯萎牧草生物量进行线性回归，拟合得到修订枯草植被指数与枯萎牧草生物量的映射关系，即枯萎牧草生物量的估算模型，由此，本发明弥补了枯草研究领域的空白，使得后续其他相应的枯草研究能高效地完成枯萎牧草生物量计算。

摘要： 本发明提供了一种基于多路混合神经网络大气水汽估算模型的大气水汽估算方法，包括：步骤1：获取GNSS大气水汽数据和获取地面气象数据；步骤2：对GNSS大气水汽数据和地面气象数据进行质量控制；步骤3：对质量控制后的大气水汽数据和地面气象数据进行数据预处理，得到预处理后的大气水汽数据和地面气象数据；步骤4：根据预处理后的大气水汽数据和地面气象数据，结合观测日期、时间和测站海拔高度，设计并训练多路混合神经网络大气水汽估算模型；步骤5：利用预处理后的地面气象数据，结合观测日期、时间和测站海拔高度，基于训练好的多路混合神经网络大气水汽估算模型，得到大气水汽的估算值，并对多路混合神经网络大气水汽估算精度进行评价。