| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 常用方法介绍 | 第11-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 Ⅳ-REMCC-BPNN模型 | 第15-26页 |
| 2.1 人工神经网络简介 | 第15-17页 |
| 2.1.1 网络的学习 | 第16页 |
| 2.1.2 网络的联想 | 第16页 |
| 2.1.3 人工神经网络特点 | 第16-17页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第17-20页 |
| 2.2.1 BPNN模型的计算步骤 | 第18-20页 |
| 2.3 REMCC-BPNN模型构建 | 第20-21页 |
| 2.4 Ⅳ-REMCC-BPNN预测模型 | 第21-25页 |
| 2.4.1 成对数据t检验 | 第22-23页 |
| 2.4.2 Ⅳ-REMCC-BPNN预测模型构建 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于气象因子与Ⅳ-REMCC-BPNN的虫害发生量预测 | 第26-34页 |
| 3.1 气象对于病虫发生发展的影响 | 第26-27页 |
| 3.2 评价指标 | 第27-29页 |
| 3.2.1 虫害发生统计方法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 预测评判标准 | 第28-29页 |
| 3.3 数据来源 | 第29-31页 |
| 3.4 结果分析与讨论 | 第31-33页 |
| 3.4.1 对比模型 | 第31页 |
| 3.4.2 对比分析 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于太阳黑子与Ⅳ-REMCC-BPNN的虫害发生量预测 | 第34-40页 |
| 4.1 太阳黑子 | 第34-35页 |
| 4.2 评价指标 | 第35页 |
| 4.3 数据来源 | 第35页 |
| 4.4 数据建立 | 第35-37页 |
| 4.5 结果分析与讨论 | 第37-39页 |
| 4.5.1 对比模型 | 第37页 |
| 4.5.2 对比分析 | 第37-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 总结 | 第40页 |
| 5.2 展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 作者简介 | 第47页 |