基于回歸分析與遺傳算法的施肥模型構(gòu)造方法研究.pdf

1、我國是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國，耕地面積約20億畝，但人均耕地面積僅有1.4畝，人多地少的矛盾突出。隨著人口的不斷增加及耕地的減少使得我國糧食增產(chǎn)問題面臨著巨大的挑戰(zhàn)，在耕地面積有限的情況下要達(dá)到增產(chǎn)的目的只有提高單位產(chǎn)量。研究表明，施肥是促進(jìn)糧食增產(chǎn)保收的重要手段，其在糧食增產(chǎn)中的貢獻(xiàn)率高達(dá)40％～50％。長期以來，我國在肥料的使用上存在很大的盲目性，肥料利用率較低，這不僅造成了肥料浪費(fèi)，同時(shí)也對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境造成一定的污染?？茖W(xué)合理的施肥不僅能提

2、高作物產(chǎn)量、改善作物品質(zhì)，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，而且減少對(duì)生態(tài)環(huán)境的污染。因此，進(jìn)行施肥模型構(gòu)建與方法研究對(duì)我國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義和使用價(jià)值。
　　 為了解決施肥模型中的模型構(gòu)造問題，本文主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究：
　　 1、分析了國內(nèi)外普遍采用的基于回歸分析方法施肥模型構(gòu)造算法。該方法采用三元二次方程結(jié)構(gòu)，使用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。由于三元二次方程結(jié)構(gòu)本身具有很強(qiáng)的信息挖掘能力，因此這種方法廣泛運(yùn)用于施肥模型

3、的構(gòu)造。但同時(shí)這種方法也存在一定問題，即在進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化時(shí)，有一些數(shù)據(jù)因無法擬合而被舍棄，造成數(shù)據(jù)浪費(fèi)。
　　 2、研究了基于智能計(jì)算的施肥模型構(gòu)造算法。為了解決傳統(tǒng)回歸分析方法在施肥模型構(gòu)造過程中的數(shù)據(jù)浪費(fèi)問題，國內(nèi)外學(xué)者提出了基于智能計(jì)算方法進(jìn)行施肥模型的構(gòu)造。本文分別研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、基于GP/GA施肥模型構(gòu)造算法，并在GP/GA基礎(chǔ)上提出了基于協(xié)同進(jìn)化施肥模型構(gòu)造算法。研究結(jié)果表明：這些算法能夠在一定程度上解決數(shù)據(jù)浪