东北春麦区小麦品种（系）抗白粉病鉴定及抗源筛选

1991～1995年在田间小麦成株地测定了1149份生产品种、后备品种（系）及高代材料和1244份国内外各类小麦资源对白粉病的抗性。筛选出427份材料达中抗以上抗性水平，占参试材料17．8％。鉴定发现：各类抗性材料很不平衡，生产主栽品种抗性极差，后备品种（系）抗性惭强。高代材料抗性更强．后者抗性比率均在61．7％～96．5％之间。说明在东北春麦区白粉病流行体系内品种抗性有增强的趋势．     

东北春麦区小麦抗锈病和白粉病育种策略及多样化二线抗源加 …

小麦秆锈、叶锈和白粉病是东北春麦区的小麦主要病害和抗病育种主攻对象．针对东北春麦区小麦生产品种对秆锈、叶锈和白粉病抗性现状,分析了小麦育种抗源利用中存在的问题;讨论了持久抗病育种的策略;提出了采用多样化二线抗源、滚动式加代回交转育、丰产及优质种质导人、多基因积累和多抗性合成五个环节紧密结合的高产、优质、多抗的育种方法,加速二线抗源的利用,促进抗源的多样化,提高品种抗病的持久性。     

面向出租车出行规律的预测式可视分析方法

针对传统交通数据可视分析方法缺乏预测分析能力的问题,提出了基于出租车出行数据的预测式可视分析方法,支持用户更有效地探索未来的交通状况.在可视分析模型中,提出了结合天气、星期几等多种非交通因素的预测模型,提高了预测的准确度;提出了基于预测数据和广义地点类型约束的路径规划方法,获得了更优的路径规划结果;以多种可视化手段分析和预测了出租车司机的运营状况,帮助司机进行运营决策.以温州市出租车数据进行的实验结果表明,与传统方法相比,文中方法能更准确地预测交通状况和运营状况,并获得更合理的路径规划结果.     

基于改进基因表达式程序设计的股票指数预测

介绍基因表达式程序设计方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出一种基于动态变异算子的改进的GEP算法——IGEP算法,动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目不同而变化,从而加快了GEP的收敛速度和精确度,对算法进行了复杂度和收敛性分析。设计一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法,数值实验结果表明,该算法优于经典GEP算法,具有较广泛的通用性。     

基于机器学习的自适应预测式外呼算法研究

预测式外呼是一种高效的触达客户的方式.但如何在尽可能提高坐席利用率的目标下又同时要控制住呼损率,一直是企业亟待解决的问题,尤其是在话务接通率波动较大的情况下.设计了一种基于机器学习技术的预测和自适应控制算法,能够精确地预测给定拨打速度下的坐席利用率和呼损率,能够自适应各类话务接通率来实时调整拨打速度.基于数值分析发现,...     

广义预测控制中Diophantine方程的显式解

利用被控对象的离散差分方程与其状态空间能观标准型之间的关系,推导出广义预测控制中Diophantine方程的显式解,从而避免了其递推求解,使广义预测控制的应用更加方便。     

基于进化式模糊神经网络的时间序列预测系统

文章介绍了一种基于进化式模糊神经网络时间预测系统,它是一种快速自适应的局部学习模型;进化式模糊神经网络是一个特殊类型的神经网络,它能通过进化其结构和参数来容纳新的数据.文章重点介绍了网络结构、学习方法及创建、修剪、聚合规则节点的算法;实验结果表明:模糊隶属函数的个数,规则的修剪和聚合等训练参数,与网络的行为和预测结果有很重要的关系.     

多变量系统的隐式广义预测自校正控制算法

针对双输入双输出机炉协调控制系统,介绍了一种隐式广义预测自校正控制算法并对其进行仿真研究,分析仿真结果,总结参数变化对整个系统性能的影响,结果证实了算法的有效性。     

基于粒子群优化的隐式广义预测控制

提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的隐式广义预测控制（IGPC）。滚动优化作为预测控制的重要组成部分对控制效果的好坏起着关键作用,因而寻求一种可靠的优化算法十分必要。PSO算法是一种群集智能方法,通过粒子之间的合作、竞争及进化实现对多维复杂空间的高效搜索,属于一类随机全局优化技术,已成功应用于各科学和工程领域。它将PSO算法应用于IGPC的滚动优化部分来求解最优预测控制律,仿真结果显示了该方法是可行的。     

面向移动云坐席的预测式外呼研究与应用

随着移动5G网络的快速发展,加之近些年疫情,促使企业呼叫中心开启了居家和移动办公的新模式。如何提高移动云坐席外呼效率,保证通话质量是各大电话平台亟须解决的问题。本文以WebRTC技术为核心构建了互联网环境下的云坐席的通信框架,实现了复杂场景下高质量的稳定通话。进一步利用机器学习算法精准控制了预测式外呼。结果表明,该算法无论是在复杂网络环境情况下,还是面对不同接通率、通话时长等业务场景下,预测效果都优于传统算法。     

小麦白粉病抗性基因的研究进展

综述了小麦白粉病抗病研究的最新进展，介绍了抗白粉病基因的来源、定位及代表品种，简述了分子标记在小麦白粉病抗性研究中的应用，并对小麦白粉病抗性基因的应用前景进行了预测。     

小麦白粉病潜在生防菌的筛选与控病特性研究

2001-2004年从山东，河南等11省采集土样78份，通过稀释平板法共分离菌株282株，其中真菌138株，细菌72株，放线菌61株。通过小麦白粉菌的孢子萌发抑制试验和小麦离体叶病害抑制试验的初步筛选，共得到12株防效较好的菌种。将所筛选的12个菌株进行温室盆栽苗病害控制试验。结果表明：细菌菌种PE4、C26、C27与真菌菌种P17-1对小麦白粉病抑制能力较强。防治效果分别达74．96％、70．1％、67．33％和64．71％。并对不同处理的小麦株高和千粒重进行方差分析。其中菌株PE4、C26、GE11处理的小麦千粒重分别为43．57，42．21，41．57g，与对照千粒重（29．22g）差异极显著。     

多分支的降水量概率预测模型研究

降水量大小对水资源调度决策、防汛防旱预警等方面有着决定性作用。目前已有大量降水量预测模型被提出,但其由于缺乏对降水过程非线性性态的考虑,因此预测准确度不高。另外,单独的预测值难以对决策判断形成有效支持,使预测结果的应用性不好。针对上述问题,基于降水量的平稳性及周期性,构建了同比分支及环比分支预测模型,进而提出了一种多分支的降水量概率预测模型MBPPFM。该模型采用十字交叉选择算法,精细化筛选同比、环比分支预测结果,提高了预测准确性,并能避免异常预测。同时,预测结果包括区间概率和结果置信度,能有效支持决策形成。     

天气预报有限差分格点模式并行计算研究

有限差分格点模式是目前广泛采用的中尺度数值天气预报模式之一。本文分析了有限差分格点模式典型代表MM5并行计算的特点,对其多重网格嵌套、数据划分、通信、优化等做了深入研究,最后给出了MM5模式在银河巨型计算机上的测试结果。     

辽宁省丹东,盘锦地区稻瘟病流行预测统计模型研究

采用全国植保总站编制的“绿博士”预测分析软件,对辽宁省水稻主产区丹东地区和盘锦地区稻瘟病历年流行情况与气象因素间关系,进行单因素多元逐步线性回归分析,分别构建了两地区非特殊灾变年份稻瘟病流行中期预测模型,复相关系数分别为0.97915和0．96958,拟合度分别为78．57％和92．3％,可用于指导生产防治。     

基于分段灰色模型的负荷预测方法

基于灰色GM(1,1)模型在负荷预测运用中的局限性,引入分段灰色较正GM(1,1)模型;同时采用数理统计的-检验法对模型精度进行检验。通过实例应用表明,分段灰色校正模型具有较高的拟合精度和预测精度。     

正则化和交叉验证在组合预测模型中的应用

组合预测模型的权重确定方式对于提高模型精度至关重要,为研究正则化与交叉验证是否能改善组合预测模型的预测效果,提出将正则化和交叉验证应用于基于最小二乘法的组合预测模型.通过在组合模型的最优化求解中分别加入L1、L2范数正则化项,并对数据集进行留一交叉验证后发现:L1、L2范数正则化都对组合模型的预测精度具有改善效果,且L1范数正则化比L2范数正则化对组合预测模型的改善效果更好,并且参与组合预测的单项预测模型越多,正则化的改善效果越好,交叉验证对组合预测模型的改善效果则与给定实验数据量呈现正相关.     

智慧农业中时序数据组合预测模型

智慧农业是实现农业精准化的技术解决方案,智慧农业系统可以实时监测植物生长的各类环境参数,并可以应用相应的预测模型来模拟农作物生长环境的变化趋势,为科学决策提供依据.近年来有很多学者提出了时间序列的预测模型算法,在预测稳定性方面取得了不错的效果.为了进一步提升时间序列的预测精度,提出一种基于差分整合移动平均自回归模型和小...