復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在土壤墑情預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、目前,水資源緊缺已成為許多國(guó)家或地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的障礙,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,如何有效地利用水資源將是各國(guó)研究者的重點(diǎn)研究課題.土壤墑情是指土壤的含水量情況,表明了土壤的水分分布狀況.墑情往往會(huì)受多種氣候條件的影響,例如溫度、空氣濕度、降雨量、光照等.墑情預(yù)測(cè)指的是以當(dāng)前土壤含水量和與墑情有關(guān)的因素為基礎(chǔ),推測(cè)土壤水分未來(lái)的變化趨勢(shì).通過(guò)墑情預(yù)測(cè)在提高水資源的利用率的同時(shí)還可以提高農(nóng)業(yè)抗旱、防旱能力.隨著灌溉技術(shù)的飛速發(fā)展,我們對(duì)土壤墑情監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)

2、的研究工作也提出了更高的要求.如何提高墑情監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性將成為我們面臨的重要課題.
　　以往的墑情預(yù)測(cè)方法主要依靠經(jīng)驗(yàn)推斷和理論研究,經(jīng)驗(yàn)推斷法需要的參數(shù)少,但是需要長(zhǎng)期的經(jīng)驗(yàn)積累,并且其理論研究常常需要依靠非常理想的條件和過(guò)多的參數(shù),需要投入大量的人力和物力.如何構(gòu)建一個(gè)具有較好的理論支撐,參數(shù)容易獲取,而且能快速投入實(shí)際應(yīng)用的墑情預(yù)測(cè)模型是我們的研究方向.
　　在本論文中,我們主要做了以下幾方面的工作:
　　1

3、、首先簡(jiǎn)要介紹了土壤墑情的研究背景和意義、以及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、智能算法和墑情預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀,進(jìn)而提出本論文的主題.
　　2、重點(diǎn)介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和BT網(wǎng)絡(luò).首先講述了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦?然后仔細(xì)分析了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的小世界特性、社團(tuán)結(jié)構(gòu)和BT網(wǎng)絡(luò)的傳銷(xiāo)特性。
　　3、詳細(xì)介紹了智能優(yōu)化算法中的兩個(gè)經(jīng)典算法,即粒子群算法和遺傳算法.針對(duì)智能算法中存在的問(wèn)題,本文將遺傳算法的思想融入了粒子群算法中,并通過(guò)TSP問(wèn)題驗(yàn)證了二者的結(jié)合有一定的意義

4、.
　　4、建立智能合作網(wǎng)絡(luò)模型.此模型的獨(dú)特之處是它運(yùn)用了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的小世界模型、社團(tuán)結(jié)構(gòu)和BT網(wǎng)絡(luò)中的傳銷(xiāo)特性,并且使得三者和智能優(yōu)化算法進(jìn)行了結(jié)合.
　　5、詳細(xì)介紹了智能合作網(wǎng)絡(luò)模型在墑情預(yù)測(cè)中的具體執(zhí)行過(guò)程.通過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)證明了此網(wǎng)絡(luò)模型的有效性。
　　本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn):
　　1、提出了改進(jìn)的GA-PSO算法,并通過(guò)TSP問(wèn)題證明GA和PSO的一定結(jié)合可以很好的解決離散性問(wèn)題.
　　2、建