| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·城市绿地灌溉的特点 | 第11-12页 |
| ·我国绿地节水灌溉技术的现状及发展 | 第12-14页 |
| ·我国绿地灌溉节水技术应用现状 | 第12-13页 |
| ·我国绿地灌溉节水技术展望 | 第13-14页 |
| ·智能化灌溉研究动态 | 第14-16页 |
| ·国外研究动态 | 第14-15页 |
| ·国内研究动态 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-18页 |
| 2 水量平衡原理 | 第18-26页 |
| ·作物灌水系统结构 | 第18页 |
| ·水量平衡原理 | 第18-25页 |
| ·有效降雨量P_n | 第19-20页 |
| ·净灌量I_n | 第20-21页 |
| ·地下水补给量G_n | 第21页 |
| ·由于计划湿润层增加而增加的水量WZ | 第21-22页 |
| ·土壤含水量W | 第22页 |
| ·作物实际蒸腾量ET_a | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 人工神经网络与遗传算法概述 | 第26-40页 |
| ·MATLAB简介 | 第26页 |
| ·人工神经网络概述 | 第26-27页 |
| ·神经网络建模与预报 | 第27页 |
| ·BP神经网络 | 第27-31页 |
| ·BP学习算法 | 第28-30页 |
| ·BP神经网络的特点与不足 | 第30-31页 |
| ·遗传算法 | 第31-38页 |
| ·遗传算法概述 | 第31页 |
| ·遗传算法的特点 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第32-38页 |
| ·遗传算法优化神经网络 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 遗传神经网络预测参考蒸腾量 | 第40-64页 |
| ·遗传神经网络预测模型的建立 | 第40-54页 |
| ·数据的划分 | 第40页 |
| ·网络结构的确立 | 第40-53页 |
| ·遗传算法优化网络权值 | 第53页 |
| ·模型的建立 | 第53-54页 |
| ·遗传神经网络预测参考蒸腾量 | 第54-62页 |
| ·数据的预处理 | 第54页 |
| ·模型评价指标 | 第54-55页 |
| ·预测结果分析 | 第55-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 5 模糊决策系统 | 第64-77页 |
| ·模糊控制系统概述 | 第64-65页 |
| ·灌水定额 | 第65-67页 |
| ·计划湿润层深度 | 第65-66页 |
| ·计划湿润层土壤质地参数表 | 第66-67页 |
| ·灌水系数 | 第67-74页 |
| ·土壤含水量 | 第67-69页 |
| ·冠气温差 | 第69页 |
| ·模糊控制系统的建立 | 第69-74页 |
| ·灌水量计算 | 第74页 |
| ·灌水量计算系统验证 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 6 结论与建议 | 第77-79页 |
| ·总结 | 第77页 |
| ·建议 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第83-84页 |
| 附录一 参考作物蒸发蒸腾量ET_0计算的Penman-Monteith公式 | 第84-87页 |
| 附录二 GA-BP网络模型实现程序 | 第87-91页 |
| 附录三 2003年100-305天PM ETa和GA-BP ETa | 第91-93页 |