水稻生長預測是農業(yè)精確化管理關鍵的一環(huán)。如果能夠建立預測模型,在實際生產之前根據(jù)輸入的環(huán)境參數(shù)值,預測出對應的水稻長勢,進而估算最終產量,將對增強稻田生產潛力,指導耕作方面有著積極意義。水稻生長發(fā)育本就是一品種與環(huán)境因素共同作用復雜過程,故其預測模型建立也是一非線性復雜問題。目前,在水稻生長預測領域中存在兩個不同的思路:一個是通過模擬水稻的同化作用、干物質分配等生理過程所建立的作物生長模型,其可給出水稻在生長要素限定條件下的產量。另一個是基于數(shù)據(jù)分析的水稻生長預測建模,挖掘水稻產量和溫度、光照、水分等環(huán)境要素間的隱藏關系,進而預測其產量,主流方法有統(tǒng)計模型和神經(jīng)網(wǎng)絡兩種。通過分析各生育期環(huán)境因素與生長量復雜關系,論文采用改進Elman神經(jīng)網(wǎng)絡建立預測模型,其模型可以分段預測不同周期長勢狀況,進而預測最終產量。在研究水稻的生長發(fā)育特性和近年長勢歷史數(shù)據(jù)的基礎上,論文給出兼顧生育周期及各期關鍵生長指標的水稻生長量定義,以此表征各生育期中水稻的長勢,運用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡確定各生育期中環(huán)境因素與長勢的關系。同時為了避免算法容易陷入局部最優(yōu),論文提出了用改進遺傳算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值與閾值的解決方案。對返青期、分蘗期、拔節(jié)孕穗期、抽穗揚花期、灌漿期、成熟期六個生育周期分別建模,并針對六期的生長量和產量的關系獨立建模,訓練樣本由多種環(huán)境參數(shù)和各階段水稻生理指標構成,實驗利用若干年的歷史樣本進行網(wǎng)絡訓練,得出模型各層權重,實測改進后的模型的精準度有所提升。項目組基于物聯(lián)網(wǎng)技術,通過溫度、光照、水位等傳感器感知環(huán)境數(shù)據(jù)變化,ZigBee模塊融合環(huán)境數(shù)據(jù)并傳輸至匯聚網(wǎng)關,由GPRS模塊上傳至上位機,數(shù)據(jù)被保存至云服務數(shù)據(jù)端,利用改進Elman神經(jīng)網(wǎng)絡建立預測模型,完成網(wǎng)絡的在線訓練和產量預測。目前該系統(tǒng)已經(jīng)交戶實測,其可動態(tài)預測各生育期中水稻生長狀況,對輔助精準灌溉提供決策支持。
【學位單位】：揚州大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：S511;TP183

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本文編號：2817152