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《基于生長發(fā)育模型的加工番茄估產(chǎn)方法研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文新疆大學(xué)論文題目(中文)：基于生長發(fā)育模型的加工番茄估產(chǎn)方法研究論文題目(外文)：Thestudyoftheyieldestimationmethodaboutprocessingtomatoesbasedonthegrowthanddevelopmentmodel研究生姓名：陳玉佳學(xué)位類別：專業(yè)學(xué)位專業(yè)名稱：控制工程導(dǎo)師姓名職稱：姜波教授論文答辯日期2015年05月23日學(xué)位授予日期年月日摘要作物模型是實(shí)現(xiàn)作物種植規(guī)劃、作物育種、種植管理等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的基礎(chǔ)和前提。作物生長發(fā)
2、育模型、產(chǎn)量形成模型以及施肥模型等是加工番茄種植產(chǎn)業(yè)中最為重要的作物模型。通過對生長發(fā)育模型及作物生理學(xué)的研究，實(shí)現(xiàn)加工番茄生育期和產(chǎn)量的預(yù)測對其種植管理和生產(chǎn)規(guī)劃具有重要意義。本文主要針對新疆的種植環(huán)境和氣候特點(diǎn)，通過廣泛收集生產(chǎn)管理資料并結(jié)合田間試驗(yàn)，應(yīng)用數(shù)學(xué)建模技術(shù)和控制算法，構(gòu)造加工番茄生育期模型、干物質(zhì)積累與產(chǎn)量形成模型以及施肥模型。實(shí)現(xiàn)單株產(chǎn)量預(yù)測與合理施肥的同時(shí)為作物育種和田間管理提供技術(shù)指導(dǎo)。此外，論文還采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多因素情況下加工番茄產(chǎn)量預(yù)測模型，對產(chǎn)量進(jìn)行宏觀預(yù)測，為產(chǎn)業(yè)鏈的
3、制定和建廠規(guī)劃提供決策基礎(chǔ)。研究結(jié)果表明，對加工番茄生育期的預(yù)測與其生長發(fā)育實(shí)際狀況基本相符，單株產(chǎn)量預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際產(chǎn)量差異較小，說明模型預(yù)測效果較好，可以為種植管理提供決策支持。對施肥模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，表明加工番茄產(chǎn)量與三種肥料投入量的回歸關(guān)系顯著，因此該模型能為合理施肥提供科學(xué)指導(dǎo)?；谛〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的加工番茄產(chǎn)量預(yù)測模型預(yù)測效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，表明通過二者優(yōu)勢的融合克服模型不足的同時(shí)進(jìn)一步改善了模型，可以為番茄制品加工計(jì)劃的制定提供依據(jù)。關(guān)鍵詞：生長發(fā)育模型；生育期模擬；產(chǎn)量預(yù)測；施肥模型
4、I新疆大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractCropmodelsarefoundationandpremisestoachievecropplanning,cropbreeding,cultivationandmanagementofmodernagriculturaltechnology.Cropgrowthmodel,yieldformationmodelandfertilizationmodelsarethemostimportantcropmodelsintheplantingindustryofpr
5、ocessingtomato.Throughthestudyofthegrowthmodelandcropphysiologytoachievethepredictionofgrowthstagesandproductionhassignificanceforprocessingtomatoplantingmanagementandproductionplanning.Thispapermainlyaccordingtotheplantingenvironmentandclimatecharacteri
6、sticsinXinjiang,collectingextensiveproductionmanagementdataandcombiningfieldexperiments,usingmathematicalmodelingtechniquesandcontrolalgorithmstoconstructthegrowthmodels,drymatteraccumulationandyieldformationmodelandfertilizationmodel.Achievingyieldpredi
7、ctionandfieldmanagement,providetechnicalguidancetocropbreedingandplantingmanagementatthesametime.Besides,usingwaveletneuraltobuildprocessingtomatoproductionpredictionmodelunderconstructionsituations,achievingmacroforecastoftheproductiontoprovidebasisford
8、ecisionsfortheformulationofindustrialchainandconstructionplaning.Theresultsshowthat,thepredictionofthegrowthperiodofprocessingtomatoissimilarwiththeactualsituation,thedifferencebetweenthepredictionvalueofyieldforecastmodel
