改进的蚁群聚类在精准灌溉管理分区中的应用

• 作者: 付强 姜秋香 王子龙
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 蚁群聚类 灌溉管理分区 主成分分析 K-均值聚类
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 37-42,封3
• 页数: 7页
• 分类号: S274.3
• 字数: 5394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.02.007

摘要

为了便于精准灌溉的田间实际操作和管理,采用改进的蚁群聚类算法进行灌溉管理分区研究.蚁群算法的离散性和并行性特点对于数据的特征聚类非常适用,然而当数据量较大时,蚁群聚类在系统循环过程中,对数据的搜索时间较长,计算量大,因此将初始聚类中心作为蚂蚁的初始食物源加以引导,减少蚂蚁行走的盲目性,以达到降低计算量、加快聚类的目的.该文以土壤物理特性作为数据源,在运用主成分分析消除初始指标相关性的基础上,采用改进的蚁群聚类对研究区进行精准灌溉管理分区的划分.将改进的蚁群聚类分区结果与传统的K-均值聚类进行比较,前者分区结果表现出土壤物理特性区内均一性更强、区间差异性更加显著的特点.改进的蚁群聚类分区结果表明,研究区可划分成2个灌溉管理分区,Ⅰ区土壤的田间持水率、饱和含水率和凋萎含水率均较Ⅱ区大,表明在相同的气候条件下,Ⅰ区的土壤耐旱能力较Ⅱ区强,分区结果可以为精准灌溉的分区管理提供参考依据和数据支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付强	东北农业大学水利与建筑学院	317	3949	29.0	46.0
2	王子龙	东北农业大学水利与建筑学院	49	618	15.0	24.0
3	姜秋香	东北农业大学水利与建筑学院	38	497	10.0	22.0