保护地化学闷棚技术

保护地化学闷棚是将化学药物施入土壤后,通过覆盖地膜,密闭棚室,让药物在密闭的土壤中挥发和移动,从而达到有效杀灭土壤中的线虫、病原菌、虫卵和杂草的目的。一、化学闷棚常用药剂。(一)威百亩(二硫代氨基甲酸酯)。威百亩是广谱型土壤熏蒸剂。

保护地茄瓜(果、豆)类蔬菜控旺技术

很多菜农都以为蔬菜长得越旺越好,但实际上,茄瓜(果、豆)类蔬菜在营养生长期如果长势过旺(主要表现为叶片肥大但数量较少和节间较长等),往往会导致此后的生殖生长较弱(主要表现为不开花或花小、不结果或果实长得较慢,甚至引起蔬菜植株发生早衰),进而影响产量和品质。因此,苗期控旺是棚室茄瓜(果、豆)类蔬菜管理的一项关键技术。

三种施药机械对玉米安全性及杂草的防治效果

为探索不同施药器械对玉米田杂草防治效果及对玉米安全性,选择植保无人机、背负式电动喷雾机、自走式喷杆喷雾机等三种不同施药器械开展玉米田杂草防治研究。结果表明,药后7 d、14 d、30 d、60 d,三种施药器械对玉米生长均较为安全。药后30 d、45 d防效调查显示,背负式电动喷雾机和自走式喷杆喷雾机施药对玉米田杂草的株防效和鲜重防效均在80%左右,均显著高于P20无人机的株防效和鲜重防效(60%左右)。综上,背负式电动喷雾机和自走式喷杆喷雾机对玉米田杂草的防治效果优于P20无人机。

基于PSO-LightGBM的公交行程时间预测

为有效提升城市公交到站预测的准确性,提高城市智能公交系统服务水平,提出了1种基于粒子群优化算法(PSO)和轻量级梯度提升机(LightGBM)的公交行程时间预测模型,采用LightGBM构建公交行程时间的预测模型,PSO用于优化LightGBM模型的超参数.以广州市某典型公交线路为例,从公交调度系统中提取大量的历史数据进行预处理,分析公交行程时间的影响因素,构建模型特征集,建立了基于PSO-LightGBM、LightGBM、BP神经网络和LSTM的公交行程时间预测模型.结果表明PSO-LightGBM模型在早高峰、晚高峰和平峰时段的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为7.72%、7.56%和7.31%,该模型对公交行程时间的预测准确率要高于LightGBM模型、BP神经网络模型和LSTM模型.

城市流动人口心理健康的影响因素——以广州市和深圳市为例

以珠三角核心城市广州市和深圳市为例,采用中国劳动力动态调查个体问卷数据(CLDS-2016)并运用线性回归模型,旨在解析城市流动人口心理健康的影响因素及其作用机理,并对比广州市和深圳市流动人口心理健康影响机制的差异。研究发现:1)工作环境特征、社会交往特征、生理健康特征和社会人口特征均对流动人口的心理健康产生影响。其中,工作环境特征中的工作满意度、工作压力与流动人口的心理健康呈显著相关,社会交往特征中的社区信任以及生理健康特征中的自评健康对流动人口的心理健康具有显著影响。2)对于广州市而言,工作环境特征(工作压力)、社会交往特征(社区信任)、生理健康特征(自评健康、饮酒历史、日常锻炼、因伤救治)对流动人口的心理健康影响显著。3)对于深圳市而言,其心理健康的影响因素仅体现为工作环境特征(工作满意度、工作压力)和生理健康特征(自评健康、因伤救治)。实证研究表明,相同因素对于不同城市流动人口的心理健康作用机理存在差异,广州城市规划与治理中应注重打造优质社区并完善休闲健康设施配套,而深圳市则应注重通过改善工作环境来提升流动人口的心理健康。

线性回归和随机森林算法融合在餐饮客流量的预测

数据挖掘技术运用于餐饮行业具有一定的社会价值,通过预测餐饮行业客流量,根据客流量多少餐厅合理为顾客准备用餐,有利于提升顾客用餐体验,提高餐饮质量的同时让餐饮行业更高效运作。本文通过研究线性回归算法与随机森林算法理论,提出将线性回归算法与随机森林算法融合的思想,将其应用在餐厅顾客回访数量预测,并通过实验证明该思路的合理性和可实施性。通过实验对比,算法融合思路比线性回归算法准确率提高了约3.004%,比随机森林算法提高了约2.022%。比以往大部分研究取得更优的预测效果,为数据挖掘技术在餐饮行业的应用提供了新的思路。

玉米新品种适应性筛选试验研究

通过对玉米新品种主要农艺性状、物候期、产量性状及抗性等的鉴定,筛选出适宜豫南地区种植的玉米新品种,为豫南地区玉米生产提供品种支持和技术支撑。

网纹甜瓜优质高产栽培技术

一、选用优质早熟品种早春网纹甜瓜成熟越早，效益越高。为达到早熟的目的，应尽量选择优质早中熟品种。一般选用生育期在80～110d的优质高产品种。如生育期过短或过长，都会影响网纹甜瓜的产量和品质。

浅议土体物理力学性质指标对地基承载性能的影响

地基是建筑物下支承基础的土体,地基土的性质决定着建筑物的结构安全。本文探讨了地基土的含水率、内摩擦角、粘聚力、容重、压缩模量、塑性指数等常见物理力学性质指标对其承载性能的影响,供相关工程技术人员参考。

优质强筋小麦病虫害防治措施

小麦作为我国主要的粮食作物,在种植与生产工作中,病虫害防治工作一直是重点内容,通过有效的病虫害预防手段,可以提高小麦产品质量,预防并控制病虫害发生,提高小麦商品性,实现高效生产,增加种植户的经济收入。本文就常见的病虫害防治手段进行探究,提高小麦种植质量。

阿立哌唑联合丙戊酸钠治疗双相情感障碍躁狂发作的研究

目的:分析采用阿立哌唑联合丙戊酸钠缓释片治疗双相情感障碍(BD)躁狂发作患者的效果。方法:选择80例在2019年12月至2021年6月期间进行治疗的BD躁狂发作患者进行临床研究,以随机对照原则,采用电脑分组法的方式将以上患者分成两组,将采用丙戊酸钠单独治疗的40例患者作为对照组,将加用阿立哌唑配合治疗的40例患者作为研究组,采用BD躁狂发作患者专用量表(BRMS)评估治疗前后的症状改善情况,以临床疗效总评量表(CGI)评分对治疗效果进行综合评估,并对比两组经不同方式治疗后的不良反应发生情况及生活质量。结果:治疗前,两组的体征指标、症状及生活质量评分均无明显差异(P>0.05);研究组治疗后的体质量、血清泌乳素、总胆固醇均低于对照组,BRMS、CGI评分均低于对照组,TESS评分高于对照组(P<0.05);研究组不良反应发生率15.00%(6/40)略高于对照组的10.00%(4/40)(P>0.05),简明健康生活状况量表(SF-36)、日常生活能力量表(ADL)评分均高于对照组(P<0.05)。结论:阿立哌唑联合丙戊酸钠缓释片可显著改善BD患者的躁狂发作症状,在显著改善其动作、语言、睡眠等情况的同时不会导致患者出现严重不良反应,对提升患者生活质量也有积极意义。

基于LightGBM-LSTM的公交到站时间预测

公交到站时间预测能够为公共交通智能调度和公众出行提供技术服务,具有重要意义。提出一种基于轻量级梯度提升机(LightGBM)和长短期记忆网络(LSTM)的公交到站时间预测模型,其中LSTM模型用来区分时序数据的高平峰模式,LightGBM模型用来预测公交到站的时长。以广州市某典型公交线路为例,从公交调度系统中提取大量的历史数据进行预处理,分析了影响公交到站时间的因素,构建模型的特征集,然后采用LightGBM模型进行预测,以平均绝对百分比误差(MAPE)作为预测模型的评价指标。结果表明,基于LightGBM-LSTM模型的预测准确率高于支持向量机模型、BP神经网络模型和多元线性回归模型。

绿色蔬菜栽培非农药防治虫害技术应用与评价

绿色蔬菜生产非农药防虫技术，是提升产品档次，促进产业升级的主要手段。但该项菝求仍存在，定不足。笔者通过研究，对防虫覆盖、频振杀虫灯、性诱剂、生物防治、色板诱杀、轮作配置等技术，进行评价、补充和完善。为绿色蔬菜栽培非农药防虫提供技术支持。