论文目录 | |
第 1 章 引 言 | 第1-23
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· 课题背景及研究意义 | 第7-8
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· 国内外研究进展 | 第8-22
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· 作物水分生产函数的研究 | 第8-16
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· 作物水分生产函数时空适应性的研究 | 第16-18
页 |
· 作物水肥耦合效应及水肥生产函数的研究 | 第18-21
页 |
· 作物生长模拟模型的研究 | 第21-22
页 |
· 本论文各部分的主要内容 | 第22-23
页 |
第 2 章 作物水分生产函数建模中的有关模型与方法 | 第23-37
页 |
· 偏最小二乘回归方法 | 第23-28
页 |
· 普通最小二乘回归的局限 | 第23-24
页 |
· 常用的解决多重相关性问题的方法 | 第24
页 |
· 偏最小二乘回归方法的特点 | 第24-25
页 |
· 偏最小二乘回归方法的原理 | 第25-26
页 |
· 交叉有效性 | 第26
页 |
· 偏最小二乘回归在论文中的应用 | 第26-28
页 |
· 遗传算法 | 第28-33
页 |
· 遗传算法的特点 | 第28-29
页 |
· 遗传算法的原理 | 第29
页 |
· 遗传算法在论文中的设计 | 第29-33
页 |
· 人工神经网络模型 | 第33-37
页 |
· 人工神经网络的原理及特点 | 第33-34
页 |
· BP 网络模型 | 第34-36
页 |
· 基于 GA 与 BP 算法的 ANN 模型在论文中的应用 | 第36-37
页 |
第 3 章 田间试验及试验数据初步分析 | 第37-53
页 |
· 试验区基本情况 | 第37
页 |
· 试验设计及观测项目 | 第37-40
页 |
· 试验设计 | 第37-39
页 |
· 试验观测布置 | 第39
页 |
· 试验观测项目 | 第39-40
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· 田间水量平衡计算 | 第40-47
页 |
· 田间水量平衡模型 | 第40-41
页 |
· 田间水量平衡模型参数率定 | 第41-42
页 |
· 冬小麦生育期土壤含水量动态模拟 | 第42-43
页 |
· 冬小麦全生育期水量平衡分析 | 第43-47
页 |
· 冬小麦产量-水-肥关系的初步分析 | 第47-52
页 |
· 水肥试验的双因素方差分析 | 第47-50
页 |
· 多项式回归分析 | 第50-52
页 |
· 小结 | 第52-53
页 |
第 4 章 基于 Jensen 模型的水分生产函数模型 | 第53-86
页 |
· Jensen 模型概述 | 第53
页 |
· Jensen 模型求解方法 | 第53-55
页 |
· 线性方法 | 第53-54
页 |
· 非线性方法 | 第54-55
页 |
· 冬小麦生育阶段划分 | 第55
页 |
· 基本数据 | 第55-58
页 |
· 山西潇河冬小麦 Jensen 模型 | 第58-73
页 |
· 相对数据样本的生成 | 第58
页 |
· Jensen 模型线性求解 | 第58-67
页 |
· Jensen 模型非线性求解 | 第67-73
页 |
· 北京永乐店冬小麦 Jensen 模型 | 第73-80
页 |
· 自变量间多重相关性判断 | 第73-74
页 |
· “变基准样本”数据处理方法 | 第74-75
页 |
· 不同施肥水平 Jensen 模型线性求解 | 第75-79
页 |
· 不同施肥水平 Jensen 模型非线性求解 | 第79
页 |
· 不同施肥水平的阶段水分敏感性 | 第79-80
页 |
· 阶段水分敏感指数与阶段日均水分敏感指数 | 第80-83
页 |
· 各种方法的比较 | 第83-84
页 |
· 小结 | 第84-86
页 |
第 5 章 基于 ANN 模型的水肥生产函数模型 | 第86-100
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· 基于 GA 和 BP 算法的 ANN 模型设计 | 第86-90
页 |
· ANN 网络设计 | 第86
页 |
· GA 设计 | 第86-87
页 |
· 基于 GA 和 BP 算法的 ANN 训练方法 | 第87-89
页 |
· 数据标度化处理 | 第89-90
页 |
· 山西潇河水分生产函数 ANN 模型 | 第90-94
页 |
· 北京永乐店水肥生产函数 ANN 模型 | 第94-97
页 |
· 基准样本的确定 | 第94
页 |
· 北京永乐店水肥生产函数 ANN 模型 | 第94-97
页 |
· 基于 GA 和 BP 算法的水分生产函数 ANN 模型简评 | 第97-99
页 |
· 小结 | 第99-100
页 |
第 6 章 结 语 | 第100-105
页 |
· 论文的主要工作及主要结论 | 第100-102
页 |
· 冬小麦水分生产函数 Jensen 模型 | 第100-101
页 |
· 冬小麦水肥生产函数 ANN 模型 | 第101
页 |
· 各种方法的比较 | 第101-102
页 |
· 存在的问题及其展望 | 第102-105
页 |
· 水分生产函数研究的规范化 | 第102-104
页 |
· 人工神经网络在作物-水-肥关系研究中的应用 | 第104-105
页 |
参考文献 | 第105-110
页 |
附录 1 北京永乐店 1m 土层含水量动态模拟 | 第110-118页 |