基于STM32F401的温室害虫物理防控物联网系统

以高性能嵌入式系统ARM STM32F401作为控制核心,利用数字温度传感器DS18B20和RHD40湿度传感器及光照度、CO_2、氮磷钾NPK传感器分别采集温室内温度与湿度及其他相关参数数据,并通过Wi-Fi模块EMW3080将数据传输给上位机,上位机将数据保存到数据库进行管理,并对数据分析,作为深入研究温室蔬菜生长环境参数的调控的数据基础.需要防控害虫时,STM32F401控制相关的设备,将温度和湿度调到设定值,并保持若干个小时,达到防控害虫的目的.结果表明:在温度40℃、湿度85%~90%、保持时间4 h的条件下,系统能有效防控温室种植的豆角、黄瓜等蔬菜的蚜虫,代替了农药防控害虫,实现了温室的有机生态种植,为温室防控农作物害虫提供了一种基于物理热学的技术思路.     

全球桉树人工林发展面临的困境与对策

桉树人工林是世界人工林的重要组成部分,在木材供给和应对气候变化等方面扮演着越来越重要的角色。世界热带亚热带地区的国家都在大力发展桉树人工林,使全球桉树人工林的面积呈现不断增加的趋势,近15年来全球桉树人工林面积年平均增长110万hm~2。面对可利用林地资源的限制、立地条件的制约、气候变化的胁迫、社会对林产品需求的变化,以及社会舆论博弈的影响,世界桉树人工林必将在营林制度、经营策略和经营途径方面发生深刻变化和重大调整。营林制度上由短周期纯林连作的林分经营转变为短中长周期循环混交轮作的景观经营,经营策略上从注重桉树造林面积扩张转变为人工林单产和生态系统服务的全面提升,经营途径上更加重视多目标森林生态系统可持续经营将成为未来桉树人工林发展的主流趋势。然而,在由单一的木材经营转变为多目标森林生态系统可持续经营过程中,桉树人工林仍将保持以木材生产为主导功能的发展格局,这是桉树人工林的比较优势和特点决定的。但有效权衡和协同桉树木材生产主导功能与其他生态服务功能是今后经营的方向。     

茂兰喀斯特森林洞穴蜘蛛初步调查

2014年至2017年对茂兰喀斯特森林的5个洞穴进行了蜘蛛标本的采集和调查;共采集到1000余号标本,隶属15科34属45种,常见科为园蛛科、漏斗蛛科和球蛛科,优势种有温室希蛛Achaeranea tepidariorum、阴暗隙蛛Coelotasluctrosus、狩猎巨蟹蛛Heteropodavenatoria、中华镂网蛛Psechrussinensis、山地艾蛛Cyclosa monticola、黑斑盖蛛Neriene nigripectoris等。洞穴蜘蛛群落组成分为有光带、弱光带、黑暗带群落。     

一类随机森林发展系统的指数稳定性

利用Burkholder—Davis—Gundy引理和Kolmogorov不等式,讨论了Hilbert空间中一类随机森林发展系统的指数稳定性,给出了指数稳定的充分条件．所得结论是对已有结果的推广和完善．     

基于CF融入SSA优化SVM和RF模型的滑坡易发性评价

针对传统的区域滑坡易发性评价建模过程可能存在的样本数据量纲不统一以及模型参数选取误差等问题,本文以陕西省留坝县为研究区,选取高程、坡度、水系、降雨量、地层岩性等10个评价因子,采用确定性系数模型(CF)计算各评价因子的敏感值作为支持向量机模型(SVM)和随机森林模型(RF)的输入样本属性值,引入麻雀搜索算法(SSA)分别对SVM模型和RF模型的参数进行优化,获取最优参数对两种模型进行训练,最终构建了CF-SSA-SVM和CF-SSA-RF模型,从而对整个研究区进行预测,完成滑坡易发性评价,并通过受试者工作特征曲线(ROC)对两种模型进行精度验证。结果表明,两种模型的评价结果均有较多滑坡点落在极高易发区,无滑坡点落在极低易发区,评价结果均有较高的准确率。其中,CF-SSA-RF模型的成功率和预测率曲线AUC值分别为0.994和0.940,高于CF-SSA-SVM模型;并以三处典型滑坡为例进行验证,结果显示易发性分区与历史滑坡点分布较为吻合。进一步表明CF-SSA-RF模型更适用于留坝县的滑坡易发性评价,为当地滑坡灾害风险评估提供了指导依据。     

基于随机森林与粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质类型自适应决策

考虑到隧道掘进机的性能对地质条件比较敏感且其操作依赖于司机经验,提出基于随机森林和粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质条件自适应决策方法。利用随机森林(RF)分别建立地质类型、操作参数与推进速度、刀盘转矩的映射关系模型;结合映射关系模型,构建以盾构机推进速度最大为目标,以刀盘转速、螺旋输送机转速、总推力、土仓压力4个操作参数为控制变量的优化方程;利用粒子群算法(PSO)求解各地质类型地层中的最优操作参数决策结果。通过新加坡某地铁工程施工数据验证所提方法的有效性和优越性。研究结果表明：建立的随机森林模型中推进速度和刀盘转矩预测的决定系数R2分别达到0.936和0.961,均大于adaboost、多元线性回归、岭回归、支持向量回归和深度神经网络模型中相应的R2;基于粒子群算法的操作参数决策方法能够准确求解操作参数最优解,寻优用时均比遗传算法、蚁群算法和穷举法的短。本文所提决策方法使隧道掘进机在该施工段的福康宁卵石地层、句容地层IV、句容地层V、海洋黏土地层中的推进速度分别提升了67.2%、41.8%、53.6%和15.0%。     

国际科技合作让临安走向世界

在国家科技部国际合作司的支持和国际竹藤组织终身资深研究员竺肇华等教授、专家的指导下,临安自1991年开始先后实施了加拿大国际发展与研究中心资助的“中国农用林综合研究”、联合国教科文组织资助的“森林生态旅游”、加拿大国际发展与研究中心和国际林业研究中心资助的“退     

基于网格划分的空间关联区域VOCs浓度预测研究

为了提高VOCs浓度预测的准确性,实现污染物的精细化定位管理及提高环境治理效率,首先运用点云网格算法对研究区域进行划分,由克里金插值法预估出未设置监测点的网格数据,收集网格监测数据和预估数据.然后建立基于随机森林算法的VOCs预测模型,采用Bootstrap法选取训练样本子集,通过构建样本子集的决策树,得到VOCs污染...     

继电保护设备剩余寿命预测的智能算法研究

阐述了剩余寿命预测不仅可以提高电力系统继电保护设备检修效率,同时能够丰富国网电力设备的全生命周期管理.针对JC市供电公司的继电保护设备及其数据特征,根据属性相关的变量安装日期、损坏日期、当前日期和设计寿命,定义设计生命历程和实际生命历程.利用支持向量回归、回归树和随机森林三种方法对无监测设备的剩余寿命进行预测.案例分析表明随机森林的预测方法效果最佳.     

一种新型的负荷开关卡涩故障检测方法

负荷开关在合闸操作过程中,其储能电机的电流信号形态能有效表征开关的机械状态。基于此,提出一种基于储能电机电流时域特征与随机森林算法的负荷开关机械故障检测方法。首先,利用电流变化率及均值作为启动录波判据,来获取有效的电机电流波形;然后,对电机电流信号提取多个时域特征,并通过随机森林中基尼指数完成特征重要性评估,选取峰值因子、偏度、均方根及峭度构造判别特征向量;最后,使用随机森林分类算法完成开关卡涩辨识模型的训练与测试。实验结果表明,所提方法能有效提取负荷开关储能电机电流信号特征,对开关运行状态的辨识准确率达到98.33%。