小麦发育后期茎秆抗倒伏性的数学模型

对小麦发育后期茎秆抗倒伏性进行了研究.建立了基于茎秆密度和机械强度的改进型抗倒伏指数模型;采用相关系数、通径分析、灰色关联分析三种方法对倒伏指数与外部形态的关联性进行了分析;提出了理想株型结构的定义,建立双目标优化模型探讨理想模型的数值解;分别从茎秆线密度线性变化、分节几何性质均匀以及分节物理性质均匀的情况下获得三个抗倒伏模型;最后为小麦茎秆抗倒伏研究提出了建议.     

小麦茎秆抗倒性的数学模型研究

利用多元统计分析和微分方程建立了小麦发育后期茎秆抗倒伏的数学模型.首先,对实验所得的数据进行了预处理,建立了倒伏指数的相关模型,并在给定穗重的条件下,模拟出理想的株型结构;然后,对小麦茎秆进行受力分析,建立小麦倒伏临界力的微分方程,算出腊熟期各品种小麦的抗倒伏风速;最后,对所建模型以及相关问题和结果进行总结分析,并结合实际提出小麦育种的一些建议.     

小麦发育后期茎秆抗倒伏问题研究

围绕小麦抗倒伏问题,综合运用数据预处理、相关性分析、数据拟合、数理方程、微分方程等方法,根据已有的抗倒伏模型,进行了模型修正,运用修正的模型,计算了六种小麦的倒伏指数,计算结果与试验结论基本吻合,并从生活常识的角度对模型的合理性进行论证,在对小麦茎秆性状相关性分析中,讨论了小麦最优性状特征,得出不同穗重下的最优株型结构,在考虑麦穗自重的前提下,进行力矩分析,运用最小势能原理进行理论推导,建立茎秆抗倒伏数理方程模型,并从数值计算和图形分析两个方面对模型的合理性进行了论证.     

小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型

针对小麦发育后期倒伏问题,建立了抗倒伏模型并分析各品种小麦的抗倒伏能力,引入了灰色关联分析模型得到小麦抗倒伏指数与外部形态参数的关联度,建立理想株型模型并在matlab环境下用遗传算法求解出理想株型结构,由小麦受麦穗自重和风载作用的抗倒伏力学模型求得各品种小麦发生茎倒的临界力和临界风速.     

小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型探析

围绕小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型建立的问题,首先,运用回归分析方法,得到了基于统计的倒伏指数的估计.然后,运用相关分析方法,并引入斐波那契数列及Euclidean距离,分析了小麦抗倒伏性与其茎秆形态参数之间的关系,得到了理想的小麦株型结构.最后,运用平衡理论、挠曲线近似方程、最小势能原理及弯矩平衡原理,考虑小麦自重和风载的共同作用,从平衡理论与弹性理论的角度建立了小麦茎秆抗倒伏性的精确模型.利用该模型结合估计的倒伏指数,对临界倒伏风速进行计算,结果验证了模型的有效性.     

小麦蜡熟期茎杆抗倒伏数学模型的建立

以物理学力学理论为基础,在考虑小麦穗自重,风力大小、风力大小、方向及作用点的因素下,将茎杆状态分为无风情况下的静态过程和有风情况下的动态过程,分别建立小麦蜡熟期茎杆的静态和动态抗倒伏模型.提出合理假设,得到2008年和2011年数据中各品种的机械强度、茎杆鲜重和重心高度的计算公式,再结合已给的倒伏指数公式,计算得到各小麦品种的倒伏指数;接下来,通过斯皮尔曼相关系数分判断倒伏指数与外部特征因素的相关性大小;最后,在考虑穗自重,风力大小、方向及作用点,茎杆变形能的影响因素下,分别建立小麦抗倒伏静态模型和动态模型.其中静态模型以临界力为计算目标,动态模型同时考虑穗自重和风载因素,最终将静态模型和动态模型结合作为小麦抗倒伏模型.文章最后利用已知数据,计算得到抗倒伏模型各个参数,同时对动态模型进行仿真,得到在一定风速下茎杆摆动的运动轨迹.在此基础上,考虑到该模型为典型的非线性动力模型,利用相平面分析法发现存在明显混沌现象,并进一步找出可能导致混沌的相关特性参数.     

粮食最低收购价政策问题研究

利用聚类分析、逐步回归分析确定小麦与稻谷种植面积模型和指标体系.建立综合指标评价模型和ARMA模型,可知:最低收购政策具有托市效应.结合时间趋势剔除法、蛛网模型,可知:小麦和稻谷价格波动呈现5、3年的周期性,分别满足发散型、收敛型蛛网形态.建立基于补偿法的最低收购价定价模型并用BP神经网络模型进行检验.基于反证法,推知调控最低收购价提高5%小麦种植面积的做法是不可行的.最后提出了调控粮食种植的建议·     

“小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型”综述

2011年第8届全国研究生数学建模竞赛C题是一个农业生产中小麦倒伏问题,在给出3年原始测量数据的基础上要求建立小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型,内容包括小麦性状数据处理和弹性力学模型.综述为C题竞赛总结,含问题的提出、问题的解答与评阅情况、存在问题及研究建议.     

养老保险基金投资的目标规划模型

本文根据养老保险基金的性质和投资运营的基本原则,利用单指数模型衡量投资组合的收益和风险,建立了养老保险基金投资的目标规划模型。     

中国股票市场风险的实证分析研究

本文从实证角度说明了上证指数和深证成份指数存在着GARCH现象 ,并建立了沪、深两市股指波动率的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型。将估计的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型比较得出 ,对上证指数的波动率 ,IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型的模拟效果基本相同 ,而对深证成份指数的波动率 ,IGARCH M模型要略优于EGARCH M模型。同时还对两市的股指收益的波动率进行了预测分析     

基于社会网络分析的评价模型研究

本文的主要工作是通过社会网络分析法构建评价模型解决多属性决策问题。首先,根据评价对象的指标数据信息构造单个评价指标的关系矩阵;然后,将所有单个指标的关系矩阵进行合成,构造综合所有评价指标数据信息的总关系矩阵;最后,利用总关系矩阵计算评价对象的中心性,并根据中心性大小确定评价对象的评价结果和排序。本文还以辽宁省人的全面发展评价为例进行了实证,实证过程验证了评价模型的有效性。本文的主要创新与特色是利用社会网络分析可以确定元素之间关系的特点,通过评价指标的数据构造评价指标的关系矩阵,反映了指标数据的大小关系,在不需要计算指标权重和指标打分的情况下,通过对总关系矩阵的中心性分析确定出评价对象的排序关系,解决了多属性决策问题。     

我国粮食最低收购价政策的效应及最低价预测

本文首先构建粮食最低收购价政策效应的评价指标体系模型,然后结合实施品种不同,利用固定效应回归分析方法分别对小麦和早稻这两个粮食品种的具体评价指标模型进行实证分析并进行相应比较,最后构建粮食最低收购价的VAR预测模型,并对小麦和早稻2017年的最低收购价进行预测.     

基于VaR-Copula的信息安全评价模型研究

近年来,我国信息安全面临的形势越来越严峻,而作为信息安全风险防范的最基础手段——风险评价理论和方法还没有得到有效发展和真正发挥作用.研究在深入分析信息安全风险理论基础上,采用VaR理论和Copula法,构建了一种信息安全评价模型,得到了从整体上来把握和衡量信息安全的VaR指标,解决了现有研究主要集中于构建指标体系及其基础上评价模型的弊端.最后,并采用实例验证了该模型的有效性.