《基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型》

《基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型》一、引言隨著現(xiàn)代科技的進步，智能化和精準化成為糧倉管理的重要方向。糧食作為國家的重要戰(zhàn)略物資，其存儲和管理顯得尤為重要。為了更有效地監(jiān)控糧倉中的糧食數(shù)量，本文提出了一種基于ELM（極限學習機）與SVR（支持向量回歸）融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型。該模型通過結合兩種算法的優(yōu)點，實現(xiàn)對糧倉內糧食數(shù)量的精確檢測，提高糧食管理的效率和準確性。二、ELM與SVR的原理及應用（一）ELM原理及應用ELM是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡算法，其特點在于隨機生成輸入層權重并直接計算輸出層權重，具有訓練速度快、泛化性能好等優(yōu)點。在糧倉儲糧數(shù)量檢測中，ELM可以通過對糧食特征進行學習，提取出與糧食數(shù)量相關的關鍵信息，為數(shù)量檢測提供依據(jù)。（二）SVR原理及應用SVR是一種基于統(tǒng)計學習理論的回歸分析方法，通過構建超平面實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的回歸預測。SVR在處理小樣本、非線性及高維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出較好的性能。在糧倉儲糧數(shù)量檢測中，SVR可以用于處理糧食特征與數(shù)量之間的非線性關系，提高數(shù)量檢測的準確性。三、模型構建本文提出的融合ELM與SVR的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型，首先對糧倉內的糧食進行特征提取，包括糧食的顏色、濕度、溫度等特征。然后，利用ELM算法對提取的特征進行學習，得到與糧食數(shù)量相關的關鍵信息。接著，將ELM的輸出作為SVR的輸入，利用SVR對糧食數(shù)量進行回歸預測。通過這種方式，模型能夠充分利用ELM和SVR的優(yōu)點，提高糧倉儲糧數(shù)量檢測的準確性和效率。四、實驗與分析為了驗證模型的有效性，我們在某糧倉進行了實驗。實驗中，我們收集了糧倉內糧食的特征數(shù)據(jù)及實際糧食數(shù)量數(shù)據(jù)。然后，將數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集，利用訓練集訓練模型，用測試集驗證模型的性能。實驗結果表明，融合ELM與SVR的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型在測試集上取得了較高的準確率，能夠有效地檢測糧倉內的糧食數(shù)量。五、結論本文提出的基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型，通過結合兩種算法的優(yōu)點，實現(xiàn)了對糧倉內糧食數(shù)量的精確檢測。實驗結果表明，該模型具有較高的準確率和較好的泛化性能，能夠有效地提高糧食管理的效率和準確性。未來，我們將進一步優(yōu)化模型，提高其在不同環(huán)境、不同類型糧倉的適應性，為糧食管理提供更加可靠的技術支持。六、展望隨著科技的不斷發(fā)展，糧食管理將面臨更多的挑戰(zhàn)和機遇。未來，我們可以從以下幾個方面對基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型進行改進和拓展：1.引入更多的特征：除了顏色、濕度、溫度等特征外，還可以考慮引入其他與糧食數(shù)量相關的特征，如糧食的形狀、密度等。這些特征可能對提高模型的性能具有重要作用。2.優(yōu)化模型參數(shù)：通過優(yōu)化ELM和SVR的參數(shù)，進一步提高模型的準確性和泛化性能。這可以通過使用更先進的優(yōu)化算法、引入交叉驗證等方法實現(xiàn)。3.結合其他技術：可以考慮將該模型與其他技術（如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等）相結合，實現(xiàn)更加智能、高效的糧食管理。例如，可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術實時監(jiān)測糧倉內的環(huán)境參數(shù)，利用大數(shù)據(jù)分析技術對糧食數(shù)量進行預測和預警等。4.拓展應用領域：除了糧倉管理外，該模型還可以應用于其他農(nóng)業(yè)領域（如畜牧業(yè)、漁業(yè)等）的資源管理。通過拓展應用領域，進一步提高該模型的應用價值和實用性?？傊?，基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型具有較高的應用價值和廣闊的應用前景。未來我們將繼續(xù)對該模型進行研究和改進，為糧食管理提供更加可靠的技術支持。六、展望隨著科技的持續(xù)進步，糧食管理領域面臨著日益復雜且多樣的挑戰(zhàn)。針對基于ELM（極限學習機）與SVR（支持向量回歸）融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型，未來我們可以在多個方向上對其進行改進和拓展，以更好地適應和滿足現(xiàn)實需求。1.深度融合多源信息隨著傳感器技術的不斷發(fā)展，糧倉中可以獲取的信息種類越來越豐富。未來，我們可以考慮將ELM與SVR模型與更多傳感器融合，如重量傳感器、紅外傳感器等，以獲取更全面、更精細的糧食信息。通過多源信息的深度融合，可以更準確地檢測糧倉中的糧食數(shù)量。2.模型自適應性增強為了應對糧倉環(huán)境中可能出現(xiàn)的各種變化和干擾因素，模型需要具備一定的自適應能力。未來，我們可以通過引入在線學習、增量學習等機制，使模型在面對環(huán)境變化時能夠自動調整參數(shù)，保持較高的檢測性能。3.引入深度學習技術隨著深度學習技術的發(fā)展，我們可以考慮將深度學習技術引入到基于ELM與SVR的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型中。通過構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡，可以進一步提取糧食圖像、光譜等數(shù)據(jù)的深層特征，提高模型的檢測精度和魯棒性。4.模型輕量化與嵌入式應用為了滿足糧倉現(xiàn)場的實時檢測需求，我們需要將模型進行輕量化處理，使其能夠在嵌入式設備上運行。未來，我們可以通過模型壓縮、剪枝等技術，降低模型的復雜度，提高模型的運行速度，使其能夠在有限的計算資源下實現(xiàn)高效、實時的糧食數(shù)量檢測。5.強化數(shù)據(jù)安全與隱私保護在糧食管理過程中，涉及到大量的數(shù)據(jù)安全問題。未來，我們需要在模型中加入數(shù)據(jù)加密、訪問控制等機制，確保糧食數(shù)量數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。同時，我們還需要建立完善的數(shù)據(jù)備份和恢復機制，以防止數(shù)據(jù)丟失或損壞。6.智能決策支持系統(tǒng)集成為了實現(xiàn)更加智能、高效的糧食管理，我們可以將基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型與其他智能決策支持系統(tǒng)進行集成。例如，可以與物聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)分析平臺等進行連接，實現(xiàn)糧食數(shù)量的實時監(jiān)測、預測和預警等功能，為糧食管理提供更加全面、智能的支持?？傊贓LM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型具有較高的應用價值和廣闊的應用前景。未來我們將繼續(xù)對該模型進行研究和改進，結合新的技術和方法，為糧食管理提供更加可靠、高效的技術支持。7.模型性能的持續(xù)優(yōu)化與驗證為了確?；贓LM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型在實際應用中能夠持續(xù)穩(wěn)定地運行，我們需要對模型進行持續(xù)的優(yōu)化和驗證。這包括對模型算法的優(yōu)化、參數(shù)調整以及對模型的性能進行定期的評估和測試。通過不斷的優(yōu)化和驗證，我們能夠確保模型在面對復雜多變的環(huán)境時，仍能保持高準確率和穩(wěn)定性。8.融合多源異構數(shù)據(jù)在實際的糧食管理中，除了糧食數(shù)量數(shù)據(jù)外，還可能涉及到其他相關的數(shù)據(jù)，如糧食質量、存儲環(huán)境等。為了更全面地了解糧食情況，我們可以考慮將基于ELM與SVR融合的模型與其他模型或算法進行融合，以實現(xiàn)對多源異構數(shù)據(jù)的綜合分析和處理。這樣不僅可以提高模型的準確性，還可以為糧食管理提供更全面的信息支持。9.探索模型的泛化能力在糧食管理中，不同的糧倉、不同的糧食種類以及不同的存儲環(huán)境都可能對模型的性能產(chǎn)生影響。為了使我們的模型具有更好的適應性和泛化能力，我們需要對模型進行多種環(huán)境和條件下的測試，以驗證其在實際應用中的效果。通過這種方式，我們可以進一步改進模型，使其在更多的場景下都能發(fā)揮出色的性能。10.拓展模型在其他糧食相關領域的應用除了糧倉儲糧數(shù)量的檢測外，基于ELM與SVR融合的模型還可以拓展到其他糧食相關領域的應用。例如，可以應用于糧食質量檢測、糧食病蟲害識別等領域。通過將該模型與其他相關技術進行結合，我們可以為糧食產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展提供更加全面、智能的技術支持。11.培養(yǎng)專業(yè)人才與團隊為了更好地推動基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的應用和發(fā)展，我們需要培養(yǎng)一批專業(yè)的技術人才和團隊。這些人才和團隊需要具備深厚的機器學習、數(shù)據(jù)分析和糧食管理等方面的知識，能夠為模型的研發(fā)、優(yōu)化和應用提供有力的支持。12.開放與合作在糧食管理領域，不同地區(qū)、不同機構之間需要進行開放與合作。我們可以與其他機構、企業(yè)或研究團隊進行合作，共同研究和改進基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型，共享數(shù)據(jù)和資源，共同推動糧食管理技術的發(fā)展?？傊贓LM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型具有廣闊的應用前景和重要的應用價值。通過持續(xù)的研究和改進，結合新的技術和方法，我們能夠為糧食管理提供更加可靠、高效的技術支持，推動糧食產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。13.引入先進技術手段為了進一步提高基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的準確性和效率，我們可以引入先進的技術手段。例如，可以利用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術實現(xiàn)糧倉環(huán)境的實時監(jiān)測，包括溫度、濕度、氣體濃度等參數(shù)的監(jiān)測，為模型的優(yōu)化提供更加全面的數(shù)據(jù)支持。同時，可以利用人工智能技術對模型進行智能優(yōu)化，提高其適應性和泛化能力。14.模型可視化與用戶友好界面為了提高模型的易用性和用戶體驗，我們可以開發(fā)模型的可視化界面和用戶友好界面。通過將模型的運行結果以圖表、曲線等形式進行展示，用戶可以更加直觀地了解糧倉內糧食數(shù)量的變化情況。同時，通過用戶友好界面的設計，用戶可以更加便捷地進行模型參數(shù)的設置和調整，提高模型的使用效率。15.數(shù)據(jù)安全與隱私保護在應用基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的過程中，我們需要重視數(shù)據(jù)安全與隱私保護的問題。我們應該采取有效的措施，確保糧食存儲和檢測過程中的數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露和被非法利用。同時，我們應該尊重用戶的隱私權，保護用戶的個人信息和隱私。16.持續(xù)的模型優(yōu)化與升級基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型是一個持續(xù)優(yōu)化的過程。我們應該根據(jù)實際應用中的反饋和需求，不斷對模型進行優(yōu)化和升級。這包括對模型的算法、參數(shù)、結構等進行調整和改進，以提高模型的準確性和效率。同時，我們還可以結合新的技術和方法，對模型進行升級和擴展，以適應不斷變化的應用場景和需求。17.政策支持與標準制定政府和相關機構應該為基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的應用提供政策支持和標準制定。這包括提供資金支持、稅收優(yōu)惠等政策，鼓勵企業(yè)和研究機構開展相關研究和應用。同時，應該制定相關的標準和規(guī)范，確保模型的應用符合相關的法規(guī)和標準要求。18.推廣應用與教育培訓為了推動基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的應用和發(fā)展，我們應該加強推廣應用和教育培訓工作。這包括通過舉辦技術交流會、培訓班等形式，向相關企業(yè)和個人介紹模型的應用方法和優(yōu)勢。同時，我們還應該加強與相關企業(yè)和研究機構的合作，共同推動模型的應用和發(fā)展?？傊贓LM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型具有廣泛的應用前景和重要的應用價值。通過持續(xù)的研究和改進，結合新的技術和方法，我們能夠為糧食管理提供更加可靠、高效的技術支持，推動糧食產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。19.模型驗證與測試對于基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型，模型驗證與測試是不可或缺的一環(huán)。這包括對模型的性能進行全面的評估，以確保其在實際應用中的準確性和可靠性。驗證和測試應包括對模型在不同場景、不同條件下的測試，以及與傳統(tǒng)的糧倉檢測方法進行對比分析，以驗證其優(yōu)越性和實用性。20.模型的可解釋性與透明度在基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型中，我們還需要關注模型的可解釋性和透明度。這有助于提高模型的可信度，并幫助決策者更好地理解模型的運行機制和結果。我們可以通過提供模型的解釋性報告、可視化模型結果等方式，增強模型的可解釋性和透明度。21.模型的實時性與動態(tài)性在糧食管理中，實時性和動態(tài)性是兩個重要的因素?；贓LM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型應具備實時監(jiān)測和動態(tài)更新的能力，以適應糧食儲量的變化和外部環(huán)境的變化。我們可以通過引入實時數(shù)據(jù)更新機制、優(yōu)化算法等方式，提高模型的實時性和動態(tài)性。22.跨領域應用與拓展除了糧食管理領域，基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型還可以應用于其他相關領域。例如，它可以應用于農(nóng)業(yè)、物流、倉儲等領域的糧食數(shù)量監(jiān)測和預測，為相關領域的決策提供支持。此外，我們還可以將該模型與其他先進的技術和方法相結合，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等，拓展其應用范圍和功能。23.綜合考慮經(jīng)濟效益與社會效益在推廣和應用基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型時，我們需要綜合考慮其經(jīng)濟效益和社會效益。從經(jīng)濟效益的角度，我們需要評估模型的應用是否能夠為企業(yè)帶來實際的效益和回報；從社會效益的角度，我們需要考慮模型的應用是否能夠為糧食安全、環(huán)境保護等社會問題提供有效的解決方案。24.建立模型維護與更新機制為了確保基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的持續(xù)有效性和準確性，我們需要建立模型維護與更新機制。這包括定期對模型進行維護和更新，以適應糧食儲量的變化和外部環(huán)境的變化；同時，我們還需要對模型的應用進行持續(xù)的監(jiān)控和評估，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。25.加強國際合作與交流在推廣和應用基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型時，我們還需要加強國際合作與交流。通過與國際同行進行合作與交流，我們可以共享經(jīng)驗、技術和資源，共同推動模型的應用和發(fā)展。同時，我們還可以學習借鑒其他國家的先進技術和方法，不斷提高模型的性能和準確性。總之，基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型具有廣泛的應用前景和重要的應用價值。通過持續(xù)的研究、改進和創(chuàng)新，結合新的技術和方法，我們能夠為糧食管理提供更加可靠、高效的技術支持，推動糧食產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。26.模型與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成為了實現(xiàn)基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的廣泛應用，我們必須考慮該模型與現(xiàn)有糧倉管理系統(tǒng)的集成。這包括開發(fā)必要的接口，以便無縫地與現(xiàn)有的信息系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交換和通信。同時，還需要對集成過程中的潛在問題進行充分的分析和評估，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。27.模型性能的優(yōu)化在模型的應用過程中，我們還需要持續(xù)對模型的性能進行優(yōu)化。這包括通過調整模型的參數(shù)、改進算法、引入新的特征等方式，提高模型的準確性和穩(wěn)定性。此外，我們還可以利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術，對模型進行訓練和優(yōu)化，使其更好地適應不同的環(huán)境和場景。28.數(shù)據(jù)安全與隱私保護在模型的實施過程中，我們需要嚴格遵守數(shù)據(jù)安全和隱私保護的相關規(guī)定。要確保糧食儲量數(shù)據(jù)的機密性、完整性和可用性，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。同時，我們還需要采取有效的措施，保護用戶的隱私和個人信息，確保模型的應用不會對用戶的權益造成損害。29.培訓與技術支持為了確?；贓LM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的順利應用，我們需要為相關人員提供培訓和技術支持。通過培訓，使相關人員了解模型的工作原理、使用方法和注意事項；通過技術支持，解決模型應用過程中遇到的問題，提高模型的應用效果。30.持續(xù)的評估與改進我們需要定期對基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型進行評估和改進。通過收集用戶反饋、分析應用效果、對比其他先進技術等方式，發(fā)現(xiàn)模型的不足之處，并采取有效的措施進行改進。同時，我們還需要關注糧食儲藏技術的最新發(fā)展動態(tài)，及時將新的技術和方法應用到模型中，提高模型的性能和準確性。31.促進糧食產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的應用，不僅可以提高糧食儲量的檢測精度和效率，還可以為糧食產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力的支持。通過優(yōu)化糧食儲藏管理、降低糧食損失、提高糧食質量等方式，促進糧食產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，為人類社會的繁榮和進步做出貢獻。32.探索新的應用領域除了糧倉儲量檢測之外，我們還可以探索基于ELM與SVR融合的模型在其他領域的應用。例如，可以將其應用于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能農(nóng)業(yè)、精準農(nóng)業(yè)等領域，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供更加可靠、高效的技術支持?？傊贓LM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型具有廣泛的應用前景和重要的應用價值。通過持續(xù)的研究、改進和創(chuàng)新，我們可以為糧食管理提供更加先進、可靠的技術手段，推動糧食產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展，為人類社會的繁榮和進步做出貢獻。33.提升模型的穩(wěn)定性和可擴展性對于基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型，其穩(wěn)定性和可擴展性是至關重要的。在模型評估和改進的過程中，我們需要對模型的穩(wěn)定性進行深入分析，包括在各種環(huán)境和條件下的表現(xiàn)、模型的魯棒性以及模型的泛化能力。通過使用先進的算法和技術手段，我們可以增強模型的穩(wěn)定性，使其能夠在不同的環(huán)境下都能保持較高的檢測精度。同時，我們還需要關注模型的可擴展性。隨著糧食儲量的增加和儲藏技術的進步，模型需要能夠適應新的環(huán)境和條件。因此，我們需要設計出更加靈活的模型結構，使其能夠方便地擴展和更新，以適應未來的需求。34.強化數(shù)據(jù)安全和隱私保護在應用基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的過程中，我們需要重視數(shù)據(jù)安全和隱私保護的問題。糧食儲量數(shù)據(jù)是重要的資源，需要采取有效的措施來保護數(shù)據(jù)的安全和隱私。我們可以采用加密技術、訪問控制等技術手段，確保數(shù)據(jù)在傳輸、存儲和使用過程中不會被泄露或被未經(jīng)授權的第三方獲取。35.推動技術創(chuàng)新和人才培養(yǎng)為了進一步推動基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的應用和發(fā)展，我們需要加強技術創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。一方面，我們需要不斷關注糧食儲藏技術的最新發(fā)展動態(tài)，及時將新的技術和方法應用到模型中，提高模型的性能和準確性。另一方面，我們需要培養(yǎng)一支高素質的技術人才隊伍，為模型的研發(fā)、應用和推廣提供有力的支持。36.引入多源信息融合技術為了提高基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的準確性，我們可以引入多源信息融合技術。通過將多種傳感器、設備獲取的信息進行融合，我們可以更全面、準確地反映糧食儲藏的情況。例如，我們可以將溫度、濕度、氣體濃度等信息進行融合，提高模型的檢測精度和可靠性。37.構建智能決策支持系統(tǒng)基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型可以與其他智能技術相結合，構建智能決策支持系統(tǒng)。通過收集、分析和處理糧食儲藏的相關數(shù)據(jù)和信息，我們可以為糧食管理提供科學的決策支持。例如，我們可以根據(jù)糧食的儲藏情況、市場需求、價格波動等因素，制定出合理的糧食儲備計劃和管理策略。38.推動糧食產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型的應用不僅可以提高糧食儲量的檢測精度和效率，還可以為糧食產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展提供支持。通過優(yōu)化糧食儲藏管理、降低糧食損失、提高糧食質量等方式，我們可以減少糧食儲藏過程中的能源消耗和環(huán)境污染，推動糧食產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展。綜上所述，基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型具有廣泛的應用前景和重要的應用價值。通過持續(xù)的研究、改進和創(chuàng)新，我們可以為糧食管理提供更加先進、可靠的技術手段，推動糧食產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展，為人類社會的繁榮和進步做出更大的貢獻。39.實現(xiàn)糧倉管理的智能化利用基于ELM與SVR融合的糧倉儲糧數(shù)量檢測模型，我們可以進一步實現(xiàn)糧倉管理的智能化。通過將該模型與自動化設備、物聯(lián)網(wǎng)技術等相結合，可以實現(xiàn)對糧倉環(huán)境的實時監(jiān)測、自動調控和智能預警。例如，當糧倉內的溫度、濕度或氣體濃度超過設定閾值時，系統(tǒng)可以自動啟動通風設備、調節(jié)濕度設備等，確保糧食儲藏環(huán)境的穩(wěn)定。同