为了给高产栽培提供试验依据,以不同旱作类型的春小麦高产(≥350kg/667m^2,呼盟;≥200kg/667m^2,赤峰)为目标,通过四因素最优组合设计试验,以对春小麦生育影响较大的基本苗数、施磷量、施钾量、施氮量四项主要农艺栽培措施为决策变量,...为了给高产栽培提供试验依据,以不同旱作类型的春小麦高产(≥350kg/667m^2,呼盟;≥200kg/667m^2,赤峰)为目标,通过四因素最优组合设计试验,以对春小麦生育影响较大的基本苗数、施磷量、施钾量、施氮量四项主要农艺栽培措施为决策变量,以产量为目标函数,建立了内蒙古不同旱作区春小麦主要农艺栽培措施与产量关系的二次多项式回归数学模型,通过频数寻优,定量化提出了不同旱作地区春小麦实现高产的综合农艺栽培措施优化方案。即施磷量、施钾量、施氮量和基本苗在呼盟地区分别为4.02～4.70 kg P_2O_5/667m^2、3.26～4.39 kg K_2O/667m^2、3.66～4.80 kg N/667m^2和45.3×10~4～47.8×10~4株/667m^2;赤峰地区则分别为5.13～5.74 kg P_2O_5/667m^2、3.50～4.02 kg K_2O/667m^2、7.49～8.86 kg N/667m^2和3.06×10~4～32.2×10~4株/667m^2。展开更多
采用GNSS数据中心提供GPS/BDS钟差数据作为实验数据,对二次多项式模型(the Quadratic PolynoMial(QP)model)、灰色模型(the Gray system Model(GM(1,1)))、时间序列模型(the ARIMA time series model)、卡尔曼滤波模型(KF)、小波神经网...采用GNSS数据中心提供GPS/BDS钟差数据作为实验数据,对二次多项式模型(the Quadratic PolynoMial(QP)model)、灰色模型(the Gray system Model(GM(1,1)))、时间序列模型(the ARIMA time series model)、卡尔曼滤波模型(KF)、小波神经网络模型(Wavelet Neural Network(WNN))五种模型钟差短期预报的效果进行分析和比较,总结了各模型预报钟差的优点与不足。展开更多
文摘为了给高产栽培提供试验依据,以不同旱作类型的春小麦高产(≥350kg/667m^2,呼盟;≥200kg/667m^2,赤峰)为目标,通过四因素最优组合设计试验,以对春小麦生育影响较大的基本苗数、施磷量、施钾量、施氮量四项主要农艺栽培措施为决策变量,以产量为目标函数,建立了内蒙古不同旱作区春小麦主要农艺栽培措施与产量关系的二次多项式回归数学模型,通过频数寻优,定量化提出了不同旱作地区春小麦实现高产的综合农艺栽培措施优化方案。即施磷量、施钾量、施氮量和基本苗在呼盟地区分别为4.02～4.70 kg P_2O_5/667m^2、3.26～4.39 kg K_2O/667m^2、3.66～4.80 kg N/667m^2和45.3×10~4～47.8×10~4株/667m^2;赤峰地区则分别为5.13～5.74 kg P_2O_5/667m^2、3.50～4.02 kg K_2O/667m^2、7.49～8.86 kg N/667m^2和3.06×10~4～32.2×10~4株/667m^2。
文摘采用GNSS数据中心提供GPS/BDS钟差数据作为实验数据,对二次多项式模型(the Quadratic PolynoMial(QP)model)、灰色模型(the Gray system Model(GM(1,1)))、时间序列模型(the ARIMA time series model)、卡尔曼滤波模型(KF)、小波神经网络模型(Wavelet Neural Network(WNN))五种模型钟差短期预报的效果进行分析和比较,总结了各模型预报钟差的优点与不足。
