基于实码加速遗传算法的投影寻踪分类模型在水稻灌溉制度优化中的应用_图文

1、 013297 , 011279 , 012937 , 012785 , 011021 , 013028 , 011250 , 012664 , 011727 , 013041 , 012983 , 3 3 ( j = 011217 , 010373 , 013413 , 012874 , 将 a 代 入 式 ( 2 后 即 得 各 种 灌 溉 模 式 的 投 影 值 z 3 (012883 , 212034 , 312084 , 212037 。将 z ( j 从大到小排列 , 可得各种灌溉模式的优劣排序 , 即 C 模式 > D 模式 > B 模式 > A 模式 , 可见

2、 C 灌溉模式最好 , 其次是 D 模式 , B 模式更次之 , 最后是 A 模式 , 与模糊综合评判的计算结果一致 , 同时与生产实践结果也相吻合 ( 从表 5 、6 中的试验数据也 可看出 。投影散布图见图 2 。 表5 生育后期的状态变量 xi 1 x1 水分管理模式 A B C D 有效茎数 / ( 株/ 穴 1411 1518 1617 1414 x2 x3 叶面积指数 3107 3194 5111 3185 根活跃吸附面 / (m2 / 穴 1157 1169 1192 2142 x4 x5 x6 x7 叶绿素含量 0134 01572 01613 01620 活叶数 /个 118

3、 211 212 212 净同化率 NAR / g/ (m2 天 5194 5109 5197 4174 光能利用 ( % 1153 1164 1164 1142 表6 生育后期的状态变量 x i 1 水分管 理模式 A B C D x8 根活跃面积 / m2 017786 210228 116700 41311 x9 C/ N x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 无病害率 ( % 93 95 95 97 无倒伏率 ( % 89 95 99 99 结实率 ( % 8818 9019 9412 9412 千粒重 /g 2518 2518 2518 2616 穗成

4、粒数 /粒 7512 7317 7413 7314 成穗数 / ( 个/ 穴 1318 1517 1613 1415 单产 / (kg/ hm2 863815 8796 910315 8865 211866 241308 231507 221640 313 讨论 上述灌溉模式中 , A 是常规的淹灌 , B 、 C 、D 均为浅湿间歇灌溉 。生产实践证明 , C 灌溉模式单产为 910315kg/ hm , 比其它模式 2 高, 按需水量计算的生产效率也较高, 为 2 14158kg/ ( hm mm 。而 D 模 式 为 14145kg/ 2 2 (hm mm , B 模式为 13111kg

5、/ ( hm mm , A 2 1 2 模式为 12112kg/ ( hm mm 。 经生产实践证 图2 投影值 z 3 ( j 散布 ( 灌浆 成熟阶段 明 , 通过基于 RAG A 建立的 PPC 模型准确的衡量 出最优的灌溉模式 。 另外 , 在建模时 , 文献 1 中的状态变量较多 , 并且有部分变量在生产实践中无法或难以测取 , 为此本文仅取较容易测得的状态变量对各种灌溉模式重新进行评判 , 以增加该模型在生产实践中的实 用性及可信度 。选取表 3 - 1 及 3 - 2 中的有效茎数 、活叶数 、无病害率 、无倒伏率 、结实率 、千粒 重 、穗成粒数 、成穗数 、单产等 9 个状态

6、变量进行评价 , 建模过程同前 。计算结果为 : 加速次数为 3 11 , 得出 最 大 投 影 指 标 值 为 : 016601 , 最 佳 投 影 方 向 a = ( 012071 , 014428 , 014013 , 013973 , 3 3 014504 , 013082 , 010158 , 012221 , 013078 , 将 a 代入式 ( 2 后即得各种灌溉模式的投影值 z ( j 3 = ( 010158 , 113574 , 212361 , 210360 。将 z ( j 从大到小排列 , 可得各种灌溉模式的优劣排序 , 即 C 模式 > D 模式 > B

7、 模式 > A 模式 。各种灌溉模式下对应水稻的单产及水的生产效率均与实际相 吻合 。但由于选取的评价指标 ( 状态变量 不同 , 投影值之间的差值 ( 距离 与前例有所不同 。说明 真正确定合理的优化灌溉制度 , 在状态变量的选取上也较为重要 。 4 结论 (1 将基于加速遗传算法 ( RAG A 的投影寻踪分类模型 ( PPC 具体应用到水稻灌溉制度优化 44 中 , 将水稻灌溉制度优化中的多个状态变量 ( 高维数据 通过寻求其映射到一维子空间的最佳投影方 向 , 形成综合评价指标 , 对灌溉模式作出综合评价 , 避免了模糊综合评判等方法中的专家赋权的人为 干扰 , 经与其它方法比较

8、及生产实践证明 , 取得了满意效果 。( 2 理论与实践均表明 , 在肥力中等的 土壤条件下 , 其它农业措施相同条件下 , C 灌溉模式对于水稻单产 、水的利用效率均为最佳 , 即浅湿 干结合 , 在水稻有效分蘖期视苗情进行浅灌或浅湿交替 , 在抽穗后的成熟期浅湿干交替 , 乳熟前期以 湿为主 , 乳熟后期以干为主 。( 3 PPC 模型方法对于处理农业灌溉系统中具有模糊性 、不确定性的高 维数据的综合评判 、排序 、寻优具有较好的效果 。为该方面研究提供一条新的方法与思路 , 并渴望在 农业工程的其它领域 ( 例如农田灌溉水质的分类与评价 、节水灌溉项目投资评估 、田间正交试验 、农 业大

9、系统综合评价 、土壤分类 、小流域治理效益评价等 得以推广应用 。 参 考 文 献: 1 朱庭芸 . 水稻灌溉的理论与技术 M . 北京 : 中国水利水电出版社 , 1998. 2 朱庭芸 . 水稻的优化灌溉模式 J . 水利学报 , 1988 , (6 : 37 - 43. 3 金菊良 , 丁晶 . 遗传算法及其在水科学中的应用 M . 成都 : 四川大学出版社 , 2000. 4 现代数学手册 ( 随机数学卷 M . 武汉 : 华中科技大学出版社 , 2001. 5 项静恬 , 史久恩 . 非线性系统中数据处理的统计方法 M . 北京 : 科学出版社 , 2000. 6 张欣莉 . 投影寻

10、踪及其在水文水资源中的应用 D . 2000. 4 , 67 - 73. 7 周明 , 孙树栋 . 遗传算法原理及其应用 M . 北京 : 国防工业出版社 , 2000. 8 现代数学手册 ( 计算机数学卷 M . 武汉 : 华中科技大学出版社 , 2001. Application of projection pursuit model to optimize paddy irrigation schedule FU Qiang 1 ,3 , J IN J u2ling , LIANG Chuan 2 3 (1. Northeast Agricultural University , Har

11、bin 150030 , China ; 2. Hefei Industry University , Hefei 230009 , China ; 3. Sichuan University , Chengdu 610065 , China Abstract : According to the fuzzy theory and field test the projection pursuit classification model ( PPC based on real coding based accelerating Genetic algorithm ( RAG A is sug

12、gested. The best projection value of each irrigation schedule is derived by means of optimizing the best projection direction. Thus , the irrigation schedule can be classified and evaluated. At the same time , the jamming of each stylebook weight during fuzzy synthetic evaluation and gray system evaluation can be avoided. It is concluded that the shallow2wet2dry irrigation is the best mode. The result is