為解決農(nóng)田土壤墑情預(yù)測與預(yù)警,從而更好地指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn),本研究通過降水量、空氣溫度、濕度、風速、日照時間等氣象數(shù)據(jù)分析,以高效的農(nóng)田土壤墑情監(jiān)測系統(tǒng)為目標,建立了熵權(quán)法模型,其根據(jù)指標變異性的大小來確定客觀權(quán)重,若某個指標的信息熵越小,表明指標值變異程度越大,提供的信息量越多,在綜合評價中所能起到的作用也越大,其權(quán)重也就越大。反之亦然。運用該模型構(gòu)建了適合土壤墑情數(shù)據(jù)監(jiān)測的模型分析體系與智能灌溉信息系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)。采用Spark作為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理計算引擎,首先,運用回歸分析,研究氣象數(shù)據(jù)隨機變量（X）對土壤墑情（Y）相依關(guān)系。其次,運用對應(yīng)分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來展現(xiàn)各個類別之間的差異性,展示不同變量（X₁,X₂,…,X_k）等各個類別變量之間的對應(yīng)關(guān)系,形成聯(lián)列表,將聯(lián)列表的行和列中各元素之間的比例結(jié)構(gòu)分別以點的形式在較低維的空間中對應(yīng)分析,得出農(nóng)田土壤墑情監(jiān)測氣象信息服務(wù)優(yōu)化設(shè)計方法。系統(tǒng)實現(xiàn)采用的Spark Streaming流式分布式計算,先通過Filebeat采集數(shù)據(jù),采集后的數(shù)據(jù)直接收集到Kafka... 

【文章來源】：天津農(nóng)學院天津市

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)

輸入層門：決定我們要在神經(jīng)元細胞中保存什么信息如圖 2-3作用對象：細胞狀態(tài)作用：對新的數(shù)據(jù)篩選性的標記到細胞內(nèi)部里圖 2-2 信息篩選遺忘更新Figure 2-2 Information filtering and forgetting update.

LSTM 包含經(jīng)過科學構(gòu)建的名叫“門”的構(gòu)造達成刪除或者添加內(nèi)容進入細狀態(tài)的東西。門是對數(shù)據(jù)進行篩選辨別的手段，如圖 2-5。其中包括有 sigmoid經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層及一套 pointwise 乘法運算操作。Sigmoid 層輸出 0 至 1 之間的數(shù)據(jù)，概況單個項目可以通過多少數(shù)據(jù)。0 表圖 2-5 數(shù)據(jù)進行篩選辨別的門限Figure 2-5 The data is filtered to identify the threshold.

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于西北區(qū)甘肅省監(jiān)測數(shù)據(jù)的土壤墑情綜合診斷模型驗證[J]. 米長虹,黃治平,劉書田,侯彥林,鄭宏艷,丁健,王鑠今,侯顯達.  生態(tài)學雜志. 2017(12)
[2]比值統(tǒng)計法土壤墑情診斷模型[J]. 鄭宏艷,丁健,侯顯達,侯彥林,米長虹,黃治平,劉書田,王鑠今.  生態(tài)學雜志. 2017(12)
[3]移動統(tǒng)計法土壤墑情診斷模型[J]. 丁健,米長虹,侯顯達,侯彥林,黃治平,劉書田,鄭宏艷,王鑠今.  生態(tài)學雜志. 2017(12)
[4]統(tǒng)計法土壤墑情診斷模型[J]. 黃治平,王鑠今,侯彥林,劉書田,鄭宏艷,丁健,米長虹,侯顯達.  生態(tài)學雜志. 2017(12)
[5]基于多值神經(jīng)元復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤墑情預(yù)測[J]. 冀榮華,張舒蕾,鄭立華,劉秋霞.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2017(S1)
[6]基于GM（1,1）模型群的農(nóng)田土壤墑情短期預(yù)測[J]. 冀榮華,李鑫,張舒蕾,郭敏英.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2016(S1)
[7]農(nóng)田土壤墑情監(jiān)測與預(yù)報系統(tǒng)研發(fā)[J]. 張曉月,李榮平,焦敏,張琪,王瑩,李輯.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2016(18)
[8]基于冠層溫度和土壤墑情的實時監(jiān)測與灌溉決策系統(tǒng)[J]. 蔡甲冰,許迪,司南,魏征.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2015(12)
[9]自動土壤水分觀測數(shù)據(jù)異常值閾值研究[J]. 王良宇,何延波.  氣象. 2015(08)
[10]農(nóng)情遙感監(jiān)測云服務(wù)平臺建設(shè)框架[J]. 李中元,吳炳方,GOMMES René,張淼,陳波.  遙感學報. 2015(04)

博士論文
[1]基于多源遙感數(shù)據(jù)的灌區(qū)農(nóng)田蒸散發(fā)和土壤墑情反演及應(yīng)用[D]. 白亮亮.中國水利水電科學研究院 2017
[2]農(nóng)田土壤墑情監(jiān)測與智能灌溉云服務(wù)平臺構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李淑華.中國農(nóng)業(yè)科學院 2016
[3]基于生態(tài)學理念的智能墑情監(jiān)控系統(tǒng)研究[D]. 康立軍.甘肅農(nóng)業(yè)大學 2013

碩士論文
[1]土壤墑情預(yù)報模型與精準灌溉控制系統(tǒng)研究[D]. 馬揚飛.北京林業(yè)大學 2012



本文編號：3044139