温室机理模型的LF-PPSO算法参数辨识研究与实现
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 系统参数辨识方法的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 粒子算法改进的研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 列维飞行的研究 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 相关工作 | 第20-32页 |
| 2.1 温室小气候机理模型的构建 | 第20-23页 |
| 2.1.1 模型构建的理论基础 | 第20-21页 |
| 2.1.2 温度模型的描述及构建 | 第21-22页 |
| 2.1.3 湿度模型的描述及构建 | 第22-23页 |
| 2.2 温湿度模型参数辨识的设计 | 第23-31页 |
| 2.2.1 参数辨识理论基础 | 第23-26页 |
| 2.2.2 模型参数辨识设计 | 第26-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于PPSO的温室机理模型参数辨识 | 第32-56页 |
| 3.1 粒子群优化算法基本概念 | 第32-36页 |
| 3.1.1 粒子群算法思想起源 | 第32页 |
| 3.1.2 粒子群算法原理 | 第32-33页 |
| 3.1.3 粒子群优化算法参数控制 | 第33-34页 |
| 3.1.4 粒子群算法算法流程 | 第34-36页 |
| 3.1.5 粒子群算法分析 | 第36页 |
| 3.2 PPSO算法的设计与实现 | 第36-46页 |
| 3.2.1 matlab并行计算 | 第37-42页 |
| 3.2.2 PPSO算法的设计 | 第42-46页 |
| 3.3 实验环境 | 第46-50页 |
| 3.3.1 单机多核并行环境 | 第46页 |
| 3.3.2 集群环境搭建 | 第46-50页 |
| 3.4 实验测试及结果分析 | 第50-54页 |
| 3.4.1 测试实验设计 | 第50-51页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 3.5 本章小节 | 第54-56页 |
| 第四章 基于LF-PPSO的温室机理模型参数辨识 | 第56-72页 |
| 4.1 随机游走理论 | 第56-58页 |
| 4.2 列维飞行的基本概念 | 第58页 |
| 4.3 LF-PPSO算法的设计与实现 | 第58-62页 |
| 4.3.1 列维飞行实现原理 | 第58-59页 |
| 4.3.2 LF-PPSO算法的设计 | 第59-62页 |
| 4.4 实验测试及结果分析 | 第62-70页 |
| 4.4.1 测试实验设计 | 第62-63页 |
| 4.4.2 结果及分析 | 第63-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-76页 |
| 5.1 总结 | 第72页 |
| 5.2 展望 | 第72-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
