干燥机流粮管的结构设计改进

每个烘干机上都必须加上料位器，以保证烘干机的安全运行，但是料位器的结构比较复杂，并且零部件多，在恶劣环境中工作出现故障的概率就会增加。例如，阻旋式料位器由于是用电机叶片使叶片在受阻挡而制动后，再控制离合装置或过流装置引出信号与电路配合完成料位控制任务。可见这种结构所经过的环节多，不难想象会出现意外受阻或电机常年运行以及磨损所带来的各种可能出现的故障造成失灵。     

粮食烘干机性能评价与效益分析

针对我国现存的传统粮食干燥出现的问题,提出了利用粮食烘干机进行改善的方法.通过对粮食烘干机的概述及其特点介绍,指出粮食烘干机的优秀性能,然后通过对粮食烘干机使用效益评估,以对粮食烘干机的使用情景进行理性分析.     

连续式粮食烘干机操作及保养

近年来,粮食烘干机数量迅猛增加,机械烘干粮食不但解决了农民粮食晾晒难、粮食损失大的问题,而且提升了粮食的品质,增加了农民的收入。但有的粮食烘干机由于使用管理不当,不但不能充分发挥烘干机的应有效率,而且在作业中经常发生故障,甚至造成火灾,损失较大。究其原因,就是忽视了烘干机的使用、保养与管理等。着重讲述了粮食烘干机操作人员的岗位责任制,以及操作、维护保养及故障排除,希望广大烘干机使用者能够严谨操作,避免故障发生。     

太和县烘干机建设和生产发展现状调研

为了解太和县粮食烘干设备发展及技术应用情况,组织人员就粮食烘干机建设和生产发展情况进行调研,了解到烘干机的应用是农业产业化、规模化经营的必然要求,是联合收获技术配套的需要,是粮食品质安全的保障。同时针对烘干机在发展和使用中存在的问题,提出大力推广应用烘干机的建议和措施。     

调质干燥在稻谷烘干中的重要作用

<正>粮食烘干是粮食生产中的一个关键环节,也是粮食生产全程机械化的重要组成部分,是推动粮食生产规模化经营的有效措施。浙江省临海市自2009年开始推广使用粮食烘干机,在国家农机购置补贴政策和当地政府配套措施(对辅助配套设施进行补贴)的双重扶持下,粮食烘干机得到了很快发展,截至2013年底,全市共有批处理能力8 t以上的粮食烘干机170多台。粮食生产合作社和种粮大户基本上都装备了粮食烘干机,粮食烘干机已经成为他们     

粮食烘干机智能控制系统的研究

粮食烘干是粮食储存过程中极为重要的一个环节,如今,随着科学的快速发展,使得粮食烘干机智能控制系统成为了许多发达国家粮食烘干的首选,而我国也在逐渐地对粮食烘干机智能控制系统进行研究和应用。本文将对粮食烘干机智能控制系统进行较为深入地分析。     

上海粮食烘干机使用情况及建议

<正>一、上海粮食烘干机使用概况粮食烘干机作为粮食生产全程机械化的重要环节,其发展受到很高程度重视。上海市粮食烘干机解决了用地紧张无晒场、用工强度高用工成本上升无人工翻晒的问题,解决了因天气连续下雨产生粮食发芽霉变的问题。使用粮食烘干机作业,可连续工作,确保粮食干燥时间短,干燥均匀,品质好,为粮食安全生产提供了有力保障。     

铁岭市粮食干燥业发展分析与对策

通过对辽宁省铁岭市粮食烘干机使用情况进行调研,系统分析和总结了目前粮食干燥行业在能耗、环保措施等方面存在的问题,并针对行业资源管理、行业技术标准、节能减排新技术等内容,提出改进意见和发展设想。     

谷物烘干机推广应用策略

谷物烘干机在粮食生产中占据着尤为重要的位置，同时其在粮食生产全面机械化目标的实现也中也发挥重要作用，整个粮食的产量和质量与其处理质量有着密切联系。但在各方面影响下，谷物烘干机的推广力度不足，造成谷物干燥环节仍有诸多亟待解决的问题，在一定程度上制约了我国农业机械化发展。对此，本文主要对谷物烘干机推广应用策略进行探讨，以供参考。     

粮食烘干机的应用与发展

我国粮食烘干机械经过30多年的发展历程,如今得到了快速发展。介绍国内外粮食烘干机发展现状,探究我国粮食烘干机快速发展的动因,分析粮食烘干机发展中存在的问题,对比固定式大中型粮食烘干机和可移动方式小型烘干机的优缺点,提出解决烘干机问题的思路和产业发展趋势。     

组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用

提出了一种组合预测方法，以“预测偏差绝对值的和最小”为标准，用线性规划确定组合权系数的最优加权算法，对青海省的粮食总产量进行了预测分析。结果表明，此模型具有较高的精度。     

灰色预测模型粮食产量预测比较研究

鉴于粮食生产系统的复杂性和信息不完全性,在对粮食生产系统灰色关联分析的基础上,确定出影响粮食产量的主要因子,然后建立灰色GM(1,N)预测模型;应用同一原始数据和GM(1,1)预测模型进行了比较,证明GM(1,N)预测模型具有较高的预测精度,较好地拟合了粮食产量的发展趋势。     

基于灰色-马尔柯夫模型的中国农业机械总动力预测

灰色一马尔柯夫预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题,且具有计算简便、精度高的特点.为此,利用该方法对我国农机总动力需求进行了预测分析,为农业机械化发展提供了依据.     

递归神经网络在降雨量预测中的应用研究

递归神经网络(RNN)模型近年来在许多任务上表现出了优良的性能。运用具有长短期记忆(LSTM)单元的递归神经网络构建模型和通过时间反向传播(BPTT)算法更新网络权重解决长期降雨量的预测问题,较好地解决了高维数、非线性和局部极小问题。选取了前馈神经网络模型(FNN)、小波神经网络(WNN)模型和整合移动平均自回归(ARIMA)模型3种模型进行验证比较。仿真结果表明,递归神经网络模型优于其他模型,训练结果与实际值接近,预测精度较高。预测结果为农业用水管理、合理制定灌溉制度提供了重要的科学依据。     

基于神经网络的农业灌溉量预测

以农业灌溉量为研究对象,将其看作灌区有效灌溉面积、年降雨量、粮食总产量的非线性函数,并利用神经网络和灰色预测等方法对其进行预测;在此基础上,再利用神经网络的非线性特征对灌区的灌溉供水量进行预测,并且对山东聊城彭楼灌区的数据进行了验证。结果表明:相对误差较小,预测精度达到了要求。     

非充分灌溉预报决策支持系统的研究

采用FAO-56 Penman-Monteith公式和双作物系数法计算出作物需水量,根据初始土壤含水率和作物生长发育的长度,通过农田土壤水量平衡原理计算出当前的土壤含水率,依此作为判断灌水与否以及预报灌水日期的依据。当土壤含水率下降到土壤水分下限值时就灌水,计算并输出灌水量,当其未达土壤水分下限值时,则预报需要灌水的日...     

水稻产量预测的Hopfield数学模型

在众多的人工神经网络模型当中,Hopfield神经网络是应用比较广泛的一种。鉴于Hopfield神经网络的特点,将其应用于水稻产量预测领域,运用人工神经网络的知识,建立了水稻Hopfield产量预测的数学模型,通过它可以提高水稻产量预测的精确性,以提高肥料利用率,促使水稻优产、高产,达到经济、生态和社会效益的统一。此数学模型已通过了测试与试验验证,取得了较好的效果。     

基于BP模型的蝗虫密度预测系统的研究

为了预测农田蝗灾发生情况,研究了基于超低空飞行器的农田蝗灾预警系统.对由飞机上摄像头采集到的图像进行处理,得到幼蝗分布密度,结合往年蝗虫密度以及当地前1年内月平均气温和月平均降水量的情况,建立BP神经网络模型,并结合蝗虫密度采样的特点,提出了改进的BP算法,预测了东亚飞蝗成虫发生密度.在研究空间内插算法的同时,结合GIS空间分析,在数字地图上生成蝗虫发生密度图,为灭蝗工作的实施提供了参考.     

基于光照度的农田蒸散量估算方法研究

针对实际蒸散量(Actual evapotranspiration,ETa)估算过程中太阳辐射测量设备昂贵、难以大量布署安装,以及单元机器学习回归算法精度低、泛化性能差的问题,提出了一种基于光照度的集成算法。首先,将光照度作为模型的输入量代替太阳辐射,提出了基于光照度的晴朗指数;提出了以极端梯度提升模型（Extreme gradient boosting,XGBoost）、分布式梯度提升框架（Light gradient boosting machine,LightGBM）、随机森林回归（Random forest regression,RFR）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）为基础模型的实际蒸散量估算集成算法。结果表明：在农田实际蒸散量的估算中光照度可以替代太阳辐射,通过单元模型和集成模型分别对比基于光照度和太阳辐射的ETa估算结果,两者最大均方根误差（RMSE）差值为0.031mm/h,决定系数（R2）的最大差值为0.053。晴朗指数有助于模型更好地学习不同天气条件下的蒸散量数据分布特征,与未添加晴朗指数的集成模型估算结果相比,RMSE降低了0.028mm/h,R2提高了0.03。采用集成算法比单元模型算法性能有明显提升,基于光照度的集成模型RMSE为0.037mm/h、R2为0.985。本文从估算蒸散量所需的数据源、特征量以及估算算法等多个角度进行了探索,为农田蒸散量的估算提供了一种新思路。     

Forecasting and optimizing furrow irrigation management decision variables

Furrow irrigation can be better managed if the management decision variables (irrigation time and amount; inflow rate and cutoff) can be determined ahead of time. In this study, these decision variables were forecast and optimized using 1 day ahead grass reference crop evapotranspiration (ET₀) forecasts, based on the ARMA (1,1) time-series model, with a seasonal furrow irrigation model for both homogeneous and heterogeneous infiltration conditions. Heterogeneity in infiltration characteristics was restricted to variations along the furrow length as opposed to variations between furrows. The results obtained were compared with their counterparts using the observed ET₀ for the same period during the 1992 cropping season. Seasonal performance (application efficiency, inflow, runoff and deep percolation volumes) and economic return to water (yield benefits minus seasonal water related and labor costs) were affected by infiltration conditions, while irrigation requirement and bean yield were unchanged. In a given infiltration case, seasonal performance, irrigation schedules, bean yield and economic return to water were comparable (lower than 4% difference) for the two ET₀ conditions. For each ET₀ condition, individual irrigation events resulted in different irrigation designs (inflow rate and cutoff time) except inflow rates with heterogeneous infiltration. Differences in inflow volume were less than 2% and 5%, respectively, for homogeneous infiltration and heterogeneous infiltration. For the conditions studied, furrow irrigation management decision variables can be forecast and optimized to better manage the irrigation system, because irrigation performance was the same for both (forecast and observed) ET₀ cases. Received: 9 October 1999