陈沛然

作品数：3被引量：31H指数：3
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供职机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院更多>>
发文主题：BP神经网络支持向量机基于支持向量机农业机械总动力中国农业更多>>
发文领域：农业科学自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>
发文期刊：《农业工程学报》《河南农业大学学报》《湖北农业科学》更多>>
所获基金：河南省科技攻关计划河南省基础与前沿技术研究计划项目更多>>
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玉米秸秆打捆燃料燃烧动力学模型被引量：11
《农业工程学报》2013年第24期218-226,共9页刘恩海 刘圣勇 白冰 陈沛然 
河南省基础与前沿技术研究(122300410086)
根据玉米秸秆捆烧特性,设计出整体玉米秸秆打捆燃料燃烧差热试验台。通过对玉米秸秆打捆燃料在不同供风温度(18℃、90℃)和不同供风量(过剩空气系数α分别取值0.7、1.1、1.5)工况下进行热重测试分析,建立了燃烧过程的动力学模型,求解出...
关键词：秸秆 燃料 模型 捆烧特性 热重分析 
基于支持向量机的中国农业机械总动力预测被引量：12
《河南农业大学学报》2013年第3期296-300,共5页李建伟 周洪 赵汉雨 陈沛然 
河南省科技攻关项目(102102210535)
为更好地预测中国农业机械总动力的发展趋势,引入了基于支持向量机的预测方法.以1979—2008年中国农业机械总动力的统计数据为训练样本,以2009年和2010年的统计数据为检验样本,采用新陈代谢法建立了基于支持向量机的我国农业机械总动力...
关键词：农业机械总动力 支持向量机 BP神经网络 
农田有效灌溉面积的预测方法及应用被引量：9
《湖北农业科学》2013年第9期2157-2160,共4页李建伟 魏伟 陈沛然 袁志华 
以归一化处理后的1986-2010年河南省农田有效灌溉面积的统计数据作为样本数据,分别采用BP神经网络和支持向量机回归两种方法建立了农田有效灌溉面积的预测模型。预测结果表明,支持向量机的预测方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力,...
关键词：农田有效灌溉面积 BP神经网络 支持向量机 预测 
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