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北京农学院学报 2024年第2期39卷 108-114页

作者：彭洁王武英吉乃喆赵正楠宋爱云杨攀冯慧北京市园林绿化科学研究院北京100102 河南农业大学郑州450002 北京农学院北京102206 山东航空学院滨州256600 郑州市城市园林科学研究所郑州450051

【目的】筛选出适宜在北京地区大量推广应用的优秀月季品种。【方法】对北京市园林绿化科学研究院自主培育的13个月季新品种,从生长性状、花部性状、抗病虫性三个方面,观测月季的株型、生长势、花量、花色、花径、四季开花性、抗白粉病... 详细信息

【目的】筛选出适宜在北京地区大量推广应用的优秀月季品种。【方法】对北京市园林绿化科学研究院自主培育的13个月季新品种,从生长性状、花部性状、抗病虫性三个方面,观测月季的株型、生长势、花量、花色、花径、四季开花性、抗白粉病、抗黑斑病等31个性状,采用层次分析法对性状进行综合评价。【结果】通过主成分分析筛选出17个重要性状,经综合打分并进行排序,13个月季新品种被分为两个等级,Ⅰ级有7个品种,分别为‘暗香’‘可爱冰淇淋’‘红五月’‘好风佳月’‘新时代’‘春花秋月’‘粉花毯’,Ⅱ级包括6个品种,分别为‘春潮’‘卢沟晓月’‘黄钻’‘闭月羞花’‘千纸鹤’‘东方之珠’。【结论】该评价体系为筛选适宜北京地区栽植的月季品种提供了依据,该研究筛选出的7个Ⅰ级月季品种适合在北京地区推广应用。

关键词：现代月季综合评价层次分析性状观测

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极端天气多源融合预警方法研究

引用

微型电脑应用 2024年第8期40卷 73-76页

作者：侯艳权王义春李岑佘燕飞修唯掌旭国网黑龙江省电力有限公司七台河供电公司黑龙江七台河154600 沈阳嘉越电力科技有限公司辽宁沈阳110136

暴雨、台风等强对流天气导致的故障会对电力系统的安全稳定运行造成极大威胁,因此需要建立有效的故障预警模型。利用深度融合神经网络与多源数据相融合的方法建立极端天气的时空变化预测模型,同时结合输电杆塔的故障分析建立电力设备的... 详细信息

暴雨、台风等强对流天气导致的故障会对电力系统的安全稳定运行造成极大威胁,因此需要建立有效的故障预警模型。利用深度融合神经网络与多源数据相融合的方法建立极端天气的时空变化预测模型,同时结合输电杆塔的故障分析建立电力设备的故障预测。实验表明:神经网络最终的MAE为0.5,RMSE为0.2,均低于其他方法;在滑坡场景中,4~8号杆塔的损毁概率均超过了0.5,其中,7号杆塔的损毁概率最高,为0.79;杆塔的故障率随着降雨量的增加逐渐上升。结果表明,该预测模型能够对极端天气下电力设备的故障进行预测,且具有较好的效果。

关键词：极端天气多源数据故障预测 CNN-LSTM 输电杆塔

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