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陕西省烤烟施肥智能专家系统研究

作　者: 许珂
导　师: 李书琴
学　校: 西北农林科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 土壤肥力评价烤烟智能施肥推荐 GIS技术 LS-SVM 混合核函数
分类号: S572
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 28次
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内容摘要

烤烟是一种重要的经济作物,施肥不仅决定了烟叶的产量,而且对烟叶的品质也有很大的影响。传统的施肥系统主要建立在田间试验和专家经验的基础上,试验周期较长,而且主观性较强。为了建立更加科学有效的施肥推荐系统,更好地指导生产,本文首先对影响烤烟生长的土壤肥力情况进行了评价,在此基础上建立了基于最小二乘支持向量机的烤烟智能施肥推荐模型,并借助GIS技术建立了烤烟智能施肥推荐系统。本文的主要研究内容如下:(1)烤烟土壤肥力适宜性评价和分布图的制作。在前人基础上,根据一定的规则选择烤烟生长中主要的土壤影响因子建立评价指标集,采用AHP-模糊综合评价法对陕西省40个县区的土壤肥力进行评价,并参照中国优质烤烟区划一览表对评价结果进行验证。在专家的指导下,根据评价结果集对陕西省各县区烤烟种植适宜性情况进行划分,并在此基础上运用GIS技术绘制陕西省土壤肥力适宜性分布图。(2)建立基于最小二乘支持向量机的烤烟智能施肥推荐模型。总结现有施肥模型的不足,分析最小二乘支持向量机的优势,在详细阐述其工作原理的基础上,构建基于最小二乘支持向量机的烤烟智能施肥推荐模型。在核函数的选择上,分析常见核函数类型特点,结合不同类型核函数的优点,依据Smits提出的混合核函数构建方法,选择多项式核函数和径向基函数建立混合核函数运用于模型中。模型综合考虑了土壤养分条件对施肥量的影响,选取主要土壤影响因素含量和氮、磷、钾施肥量作为输入,以烤烟产量作为输出,进行模型训练和预测。使用田间试验数据和烟农实际种烟数据对模型进行验证,结果表明,模型对产量预测的平均准确率为87.43%,施肥推荐结果与实际一致,在较小规模数据量下,依然能够获得准确的推荐结果。(3)设计开发基于GIS的烤烟智能施肥推荐系统。构建土壤肥力和施肥推荐结果数据库,关联陕西省土壤肥力适应性分布图和烤烟施肥智能推荐模型,在此基础上设计开发烤烟智能施肥推荐系统。运用烤烟施肥智能推荐模型进行施肥推荐并将推荐结果写入数据库中,在GIS支持下,将土壤肥力情况和施肥推荐结果发布到陕西省土壤肥力适宜性分布图上。经过一系列测试,结果表明该系统能够科学、准确地预测出烤烟施肥量,同时能方便,快捷地为烟农提供当地烤烟施肥推荐方案。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-16
  1.1 研究目的与意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
    1.2.1 国外研究现状  11-12
    1.2.2 国内研究现状  12-13
  1.3 研究的主要内容及方法  13-15
    1.3.1 研究主要内容  13-14
    1.3.2 研究方法  14-15
  1.4 论文的组织结构  15-16
第二章陕西省烤烟土壤肥力适宜性评价  16-25
  2.1 引言  16
  2.2 评价指标体系的建立  16-17
  2.3 基于AHP-模糊综合评价法的土壤肥力评价  17-22
    2.3.1 应用AHP-模糊综合评价法的步骤  17-19
    2.3.2 基于AHP-模糊综合评价法评价烤烟土壤肥力  19-21
    2.3.3 实验结果分析  21-22
  2.4 GIS 在烤烟土壤肥力评价中的应用  22-23
    2.4.1 ArcMap 在土壤适宜性分布图上的使用  22-23
  2.5 本章小结  23-25
第三章基于最小二乘支持向量机的烤烟施肥推荐模型  25-34
  3.1 引言  25-26
  3.2 基于混合核函数的LS-SVM  26-29
  3.3 基于LS-SVM 的烤烟施肥推荐模型  29-31
  3.4 实验结果与分析  31-33
  3.5 本章小结  33-34
第四章烤烟智能施肥推荐系统的设计与实现  34-44
  4.1 开发背景  34
  4.2 系统设计  34-38
    4.2.1 系统开发工具  34-35
    4.2.2 系统结构  35-36
    4.2.3 系统功能与实现  36-38
  4.3 系统中的关键技术  38-40
    4.3.1 ArcGIS Server  38-40
    4.3.2 混合编程  40
  4.4 系统测试与评价  40-43
    4.4.1 烤烟智能施肥推荐子系统测试与评价  40-42
    4.4.2 土壤肥力分析子系统测试与评价  42-43
  4.5 本章小结  43-44
第五章结论与展望  44-45
  5.1 结论  44
  5.2 展望  44-45
参考文献  45-49
致谢  49-50
作者简介  50

陕西省烤烟施肥智能专家系统研究

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