【摘要】：我國(guó)水資源分布不均勻,可用水資源短缺,并且農(nóng)業(yè)用水量較大,農(nóng)業(yè)用水效率低下。因此亟需通過(guò)提高農(nóng)業(yè)用水效率來(lái)減少農(nóng)業(yè)用水量。對(duì)作物需水量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和估算可以有效提高農(nóng)業(yè)用水效率,對(duì)灌溉系統(tǒng)的規(guī)劃與管理、灌溉制度的制定、水資源規(guī)劃等諸多研究具有很重要的意義。直接測(cè)量作物需水量的方法復(fù)雜,設(shè)備維護(hù)昂貴,而通過(guò)計(jì)算參考作物騰發(fā)量與作物系數(shù)乘積而得到作物需水量的方法更加便利和高效。在眾多利用氣象數(shù)據(jù)計(jì)算參考作物騰發(fā)量的公式中,聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織推薦的Penman-Monteith公式可以不受地域限制廣泛使用并且有較高計(jì)算精度,因而被全球很多地區(qū)廣泛使用。該公式計(jì)算參考作物騰發(fā)量需要較多的氣象數(shù)據(jù),因此Penman-Monteith公式并不適合在缺乏氣象數(shù)據(jù)的地區(qū)使用。因此,需要找到其他使用較少氣象數(shù)據(jù)并且可以達(dá)到較高精度的參考作物騰發(fā)量的計(jì)算方法。本研究主要利用了模糊C均值聚類(lèi)算法、遺傳算法、GammaTest算法和ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)對(duì)參考作物騰發(fā)量進(jìn)行估算預(yù)測(cè),取得了如下主要成果：(1)從眾多基于氣象數(shù)據(jù)的參考作物騰發(fā)量計(jì)算公式中挑選出具有代表性的7個(gè)公式(]Hargreaves公式、Hargreaves-M1公式、Hargreaves-M2公式、Irmark-Allen公式、Priestley-Taylor公式、Makkink公式和Turc公式),對(duì)這7個(gè)公式在浙江省18個(gè)地區(qū)的適應(yīng)性進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,Priestley-Taylor公式在各地的適應(yīng)性最好,Hargreaves公式、Irmark-Allen公式和Makkink公式僅在部分地區(qū)有足夠的適應(yīng)性。(2)將訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型應(yīng)用到具有相似氣候條件的地區(qū)可大大提高模型的泛化能力。本研究假定根據(jù)經(jīng)度、緯度和海拔等地理信息被聚類(lèi)分析劃分在同一類(lèi)別中氣象站具有相似的氣候條件,并通過(guò)實(shí)際建模對(duì)這一假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。模糊C均值聚類(lèi)算法(FCM)易受初始聚類(lèi)中心的影響,容易收斂于局部極小值,而遺傳算法可以有效避免局部最優(yōu),可以找到全局近似最優(yōu)解。因此使用遺傳算法對(duì)模糊C均值聚類(lèi)算法的初始聚類(lèi)中心進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明,雖然經(jīng)過(guò)遺傳算法優(yōu)化的FCM穩(wěn)定性有了很大的改善,但是算法運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)。本研究將基于遺傳算法優(yōu)化的FCM算法對(duì)18個(gè)氣象站進(jìn)行聚類(lèi)分析,將其分為三個(gè)類(lèi)別,為之后的ELM建模提供必要信息。(3)在建立參考作物騰發(fā)量預(yù)測(cè)模型時(shí),使用哪些氣象數(shù)據(jù)一直是研究的難點(diǎn)。Gamma Test算法以有效估計(jì)建模樣本的有效噪聲誤差,據(jù)此可為建模提供有效信息,判斷輸入變量的有效性。本研究中首先使用Levenberg-Marquardt神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)Gamma Test篩選變量的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,Gamma Test可以有效篩選對(duì)建模貢獻(xiàn)最大的輸入變量。本研究采用Gamma Test算法對(duì)建模所需的氣象因素進(jìn)行篩選。之后使用Gamma Test算法對(duì)杭州、金華和瑞安等地的建模樣本進(jìn)行分析,并從中挑選出適合建模的輸入變量組合,為之后建模提供必要信息。(4)ELM算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,訓(xùn)練速度快并且有良好的泛化能力。本研究使用ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)參考作物騰發(fā)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)氣象站的聚類(lèi)分析和對(duì)建模樣本的Gamma T est分析為建模提供有效信息,據(jù)此來(lái)制定ELM模型的訓(xùn)練策略。在不同類(lèi)別的氣象站點(diǎn)中,挑選一個(gè)氣象站的2007年到2010年數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,同一類(lèi)別使用其他氣象站2011年到2012年的氣象數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本。對(duì)模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證結(jié)果表明,模型在訓(xùn)練時(shí)均取得了較好的精度；在驗(yàn)證時(shí),在洞頭、玉環(huán)、嵊泗、大陳島和石浦這些靠�；蚝u地區(qū)的精度較差,在其他地區(qū)均取得了較高的精度。因此,利用ELM模型在浙江省內(nèi)陸地區(qū)預(yù)測(cè)參考作物騰發(fā)是可行的。經(jīng)過(guò)實(shí)際建模發(fā)現(xiàn),對(duì)氣象站的聚類(lèi)分析和對(duì)訓(xùn)練樣本的Gamma Test分析均可為建模提供有效信息,對(duì)提高模型的泛化能力有一定的幫助。
【圖文】：

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【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13;TP18;S311

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2653123