本文選題：農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害 + 等級(jí)預(yù)測(cè)　； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年06期

【摘要】：對(duì)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害等級(jí)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),可對(duì)災(zāi)害進(jìn)行有效防御,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)量。進(jìn)行災(zāi)害等級(jí)預(yù)測(cè)過(guò)程應(yīng)建立在利用農(nóng)業(yè)氣象狀態(tài)觀測(cè)矩陣,計(jì)算農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù)的基礎(chǔ)上,而傳統(tǒng)方法通過(guò)獲取災(zāi)害關(guān)鍵屬性的聚類中心和隸屬度矩陣,組建農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害等級(jí)判斷準(zhǔn)則完成預(yù)測(cè),但不能準(zhǔn)確組建氣象狀態(tài)觀測(cè)矩陣,無(wú)法精確計(jì)算災(zāi)害預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù),導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差大的問(wèn)題。提出基于改進(jìn)混沌理論的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害等級(jí)預(yù)測(cè)優(yōu)化方法。先融合于混沌理論對(duì)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生等級(jí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu),計(jì)算氣象數(shù)據(jù)混沌相空間的嵌入維數(shù)和嵌入延遲,以卡爾曼濾波方法為基礎(chǔ)組建農(nóng)業(yè)氣象狀態(tài)觀測(cè)矩陣,計(jì)算出農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)加權(quán)系數(shù),以計(jì)算的結(jié)果為依據(jù)組建農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害等級(jí)預(yù)測(cè)模型,利用上述模型完成對(duì)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害等級(jí)預(yù)測(cè),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法無(wú)法預(yù)測(cè)隱含的災(zāi)害發(fā)生規(guī)律的弊端。仿真結(jié)果表明,所提方法可以有效地預(yù)測(cè)可能即將發(fā)生的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及其等級(jí),具有較高的預(yù)測(cè)精度和良好的適用性。
[Abstract]:Accurate prediction of the grade of agrometeorological disasters can effectively prevent disasters and increase agricultural production. The process of disaster grade prediction should be based on the calculation of the weighted coefficient of agrometeorological disaster prediction by using the agrometeorological state observation matrix, and the traditional method can obtain the clustering center and membership matrix of the key attributes of the disaster. The criterion of grade judgment of agricultural meteorological disasters is established, but the observation matrix of meteorological state can not be set up accurately, and the weighted coefficient of disaster prediction can not be calculated accurately, which leads to the problem of large prediction error. Based on the improved chaos theory, an optimization method of agrometeorological disaster grade prediction is proposed. Firstly, the phase space reconstruction of agricultural meteorological disaster occurrence grade time series data is carried out by using chaos theory, and the embedding dimension and embedding delay of chaotic phase space of meteorological data are calculated. Based on the Kalman filter method, the agrometeorological state observation matrix is established, and the weighted coefficient of agrometeorological disaster prediction is calculated. Based on the calculated results, a prediction model of agrometeorological disaster grade is established. The above model is used to forecast the grade of agrometeorological disasters, which makes up for the disadvantages of the traditional method which can not predict the hidden disaster occurrence law. The simulation results show that the proposed method can effectively predict the possible agricultural meteorological disasters and their grades, and has a high prediction accuracy and good applicability.
【作者單位】： 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;山西農(nóng)業(yè)大學(xué)軟件學(xué)院;
【分類號(hào)】：S42

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本文編號(hào)：2056821