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1)  zinc output forecasting model
锌产量预测
2)  output prediction
产量预测
3)  production prediction
产量预测
1.
Gas production prediction based on genetic algorithm;
基于遗传算法的天然气产量预测研究
2.
Correction and application of production prediction methods in design of large pump replacement program;
换大泵方案设计中产量预测方法的修正及应用
4)  production forecast
产量预测
1.
Solving of multi-solution production forecast model and parameter optimization;
多解产量预测模型求解与参数优选
2.
Study on feasibility and production forecast of multiple-zone commingled production in low permeability gas reservoir
低渗气藏多层合采可行性分析及产量预测研究
3.
The accurate production forecast of oilfield plays an important role in making the modification of development plan and improving the efficiency of operation performance.
准确的油田产量预测对油田开发调整部署和提高措施作业的效益有重要作用,本文应用灰色预测理论,使用精确差分格式和改进拟合参数的方法,建立了油田产量预测模型。
5)  yield prediction
产量预测
1.
Application of quotient space theory in yield prediction;
商空间理论在产量预测中的应用
2.
Foodstuff yield prediction is a keystone in constructing Agricultural Intelligent System.
在研究作物生产条件与产量关系的基础上,运用3个层次推理的有机组合提取了粮食作物产量预测模型,充分发挥移动Agent技术的优势,基于Aglet研究了产量预测模型的实现方法,有效地解决了农业数据、农业专家知识或农业资源分布问题。
3.
Foodstuff yield prediction is a very complicated reasoning process.
粮食作物产量预测是一个非常复杂的知识推理过程。
6)  yield forecast
产量预测
1.
Artificial neural network model of spring wheat growth system in semi-arid areas and yield forecast;
半干旱区春小麦生长系统的人工神经网络模型与产量预测
2.
Research on the relationship between absorption of nitrogen and yield forecast in the leaf of rape
油菜叶片氮吸收量与其产量预测关系的研究
3.
The characteristic and decision-making attributes are combined to build the yield forecast model and forecast winter wheat yield by constructiv.
首先在商空间粒度计算理论框架下,通过对历年光、温、水等环境气象要素的分析,得出商空间模型下的特征属性;再通过对历史产量的分析,运用统计学方法获取相应的决策属性,将特征属性和决策属性相结合采用构造性机器学习方法对安徽省冬小麦产量进行预测,建立产量预测模型以实现冬小麦的较为准确的产量预测和分析。
补充资料:农作物产量预测方法


农作物产量预测方法
forecasting methods for crop yield

的推广,或者当农作物出现异常灾害侵袭而遭受严重损失,以致对农作物生长状态的判断超越调查者原有经验时,估产往往会出现较大误差。一般是在丰收时估产偏低、歉年偏高。这时,必须认真查好标准田块的产量,或用产量要素测定法等,以核准估产结果。由r作物生长季节气候变化大,目测要求多次进行,这样可使估产结果一次比一次接近实际。 要素测定法亦称“查棵数粒法”。在农作物成熟时期,对其计算产量的要素进行测定。例如根据水稻的每亩穴数、每穴穗数、每穗粒数与粒重(或千粒重),冬小麦的每亩有效穗数、每穗粒数、粒重(或千粒重),分别计算水稻与小麦的每亩产量,然后结合播种面积计算总产量。农作物产量计算要素数量的大小受气候、农业技术等的影响。例如冬小麦的有效穗数与越冬气候、土壤水分有关,每穗粒数与品种、肥料有关,千粒重与气候、肥料、水分有关。因此,调查者除实地踏查外,还需全面了解农情,作出记录。测定一般分三期进行,每次要求不同,如在小麦越冬后要查存活苗数,拔节后要查分栗数,成熟时要查有效穗数、每穗粒数、千粒重。测定时先在地块上选点,如梅花形选点、对角线选点,再计算有效穗数、每穗粒数及千粒重(如果小麦处在成长期,只能根据历史资料结合小麦生长情况,估计千粒重)。由于大量收割工作损失较大,在计算每亩产量时,还需扣除割、拉、打损失。 卫星遥感预测法基本上可以分为两种。一种是利用环境和气象卫星的高度分辨辐射计,以进行大面积作物生态环境和产量预测。它是按五条光谱带隔一定时间(例如一天)记录地面辐射,其中两条光谱带(红与红外)用以计算所谓“绿度”,从而得出作物生长指数。红光谱带记录叶绿素的吸收作用,而红外线光谱带则表明作物旺盛长势的反射率,在计算机上进行像源的绿度值计算,或是进行光密度的彩色编码,找出作物长势与影像光密度或彩色的关系,如棕/橘色表示单位面积产量为低水平,白/绿色为中等水平,红/紫色为高水平。这样,卫星影像绘出的作物的发展趋势,必然也是作物生长条件的指标,即作物生长指数与绿色植被的相关程度,取决于作物的类型和密度、地理位置(地形、土壤、水分、土地利用等)及气候条件(特别是云雾遮盖看不清楚)。一定时期的影像可以监测降雨量与其他因素对作物某一发展阶段的影响。至于作物生长指数地图由某个时期(年、月)的无云量影像拼凑而成,它明显地表示绿色作物季节和年度变化的情况。这种卫星遥感技术不论面积多大和变化多快都能连续监测。在发展中国家(包括中国)由于缺乏一定的产量与面积资料,遥感将是一种重要的预测产量趋势的方法。
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参考词条