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摘要:城市景观水体的叶绿素a含量可直接反映其水质.紫外-可见光谱方法可快速低廉反演叶绿素a的含量,但城市水体水深较浅、浊度较高,容易对该波段光谱产生干扰.采用实验室培养的螺旋藻水样和浊度水样的混合水样来模拟城市景观水体环境,并使用UV—2600分光光度计获取混合水样的吸光谱数据;对吸光谱数据分别建立一元线性回归模型、偏最小二乘算法(PLS)模型和BP神经网络模型,以寻找降低水体浊度干扰的办法,为水体水质评价提供可靠参考数据.结果显示,BP神经网络预测模型可以同时预测混合水样中叶绿素a的浓度和浊度的浓度值,模型预测值与样本测量值之间的R2为0.9972,并且模型的预测误差在5%以内.去浊度反演水体叶绿素a含量的能力最高;偏最小二乘算法模型测量值与预测值的R2为0.9994,模型的预测误差小于4%,但该模型在预测叶绿素a浓度时不能同时预测浊度值,去浊度反演叶绿素a含量的能力次之;一元线性回归模型的去浊度反演叶绿素a含量的能力最差....
摘要:针对农业物联网信息应用层及数据处理部分进行研究,通过对数据进行处理、挖掘、融合和应用来制定科学的管理决策,实现对农业生产过程的控制.通过在南宁市灌溉实验站火龙果实验田安装农田物联网系统,长期对实验田空气温湿度,CO2浓度,光照强度,土壤水分,土壤温度进行实时监测.首先对试验田获取的数据进行清洗,然后根据火龙果生长环境需求,将每组环境数据进行类别标记,分为"适宜"和"不适宜"两种类别,最后通过决策树方法对数据进行自动分类,并采用正确率评价模型性能.实验结果表明,决策树分类模型测试集的正确率为99.04%,验证集的正确率为100%.表明决策树在数据分类方面具有很好的效果....
摘要:叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,叶绿素含量可以作为评价植物生长状况的重要参数.本研究基于甘蔗叶片的反射光谱,利用PCA及BP神经网络算法,建立了甘蔗叶片的叶绿素含量预测模型.PCA算法可以在尽可能少地丢失有用光谱信息的前提下,降低输入光谱矩阵的维数,最大限度地减少冗余信息.BP神经网络算法因其良好的非线性逼近能力可大大提高该模型的预测精度.研究发现:基于PCA和BP算法建立的叶绿素含量预测模型,其预测值与实测值之间的R2达0.8929,表明该模型具有较高的预测能力....
摘要:叶绿素a是水体浮游植物的主要成分,其质量约占细胞干重的1%~2%,它可以用于表示水体中富有藻类的密度,因此,水体叶绿素a的浓度是用来表示水体富营养化程度的一个重要指标.常用的测量水体叶绿素a浓度的手段是实验室测量,这种测量手段的优点是测量精度相对较高.但是其缺点也很明显,如测量过程时间跨度大,操作比较复杂,并且不能对水体中叶绿素a的浓度进行实时测控....
[硕士论文] 马绍对
检测技术与自动化装置 广西大学 2018(学位年度)
摘要:在我国的城市淡水资源中,由于治理不及时和管控不严等原因,导致大部分城市水体受到不同程度的富营养化污染。为了能够快速测定水体中的叶绿素a含量,给水体受污染预警提供可靠数据依据,本论文以光谱学分析为理论基础,研究了与水体叶绿紊a含量相关的预测模型和测量水体叶绿素a含量的传感器设计。
  本论文以实验室培养的螺旋藻样本、标准浊度样本以及两者不同浓度梯度的混合样本为研究对象,探索了多种建模方法在水体吸光谱预测叶绿素a含量上的应用及其精度,包括一元线性回归分析、偏最小二乘算法(PLS)分析和BP神经网络分析。本研究首先获取各样本在紫外—可见全波段的吸光谱数据进行相关性分析,确定各种样本的敏感波段;并在此基础上建立了螺旋藻水样、标准浊度水样和混合水样的一元线性回归模型(模型1),螺旋藻水样的吸光度与其叶绿素a浓度、标准浊度水样的吸光度与其浊度以及混合水样的吸光度与其叶绿素a浓度的R2分别为0.992、0.9856和0.8857。为了能够能更好的去除混合水样中浊度对叶绿素a浓度预测的影响,进一步探究了偏最小二乘算法(PLS)预测模型(模型2)和BP神经网络预测模型(模型3),模型2与模型3的预测值与实测值之间的R2分别为0.9994和0.9972。研究结果表明:模型1在预测水体叶绿素a浓度时,受浊度影响较大,对叶绿素a浓度的预测误差较大,其误差百分比最大达到25%;模型2可以很好的去除浊度对预测叶绿素a浓度的影响,其预测误差百分比在4%左右,但该模型不能在预测叶绿素a浓度的同时预测出浊度的值;模型3则可以同时预测出混合水样中叶绿素a的浓度和浊度的值,并且对叶绿素a浓度的预测误差百分比在5%以内,即模型3为去浊度反演水体叶绿素a浓度的理想模型。
  此外,本研究在基于理想模型(模型3)的基础上,探讨了一套低成本的去浊度反演水体叶绿素a含量传感器的设计方案。该传感器采用主动式光源设计,以MSP430F149单片机作为控制器,对测量数据进行处理;以LCD12864显示器作为显示模块,显示测量结果。以期指导设计出一款能够实现对水体叶绿素a含量实时测量的传感器,为水体富营养化污染预警提供准确的数据,指导人们治理即将或已经受到富营养化污染的水体。
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