基于提升树的作物生长预测模型的研究与系统构建
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 作物生长预测模型研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容与目标 | 第14页 |
| 1.4 论文难点与关键任务 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 作物产量预测技术优选分析 | 第16-26页 |
| 2.1 作物产量预测理论概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 作物生长模型的概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 作物产量预测模型的组成 | 第17-18页 |
| 2.1.3 作物产量预测模型的建模过程 | 第18-19页 |
| 2.2 传统预测模型的应用分析 | 第19-22页 |
| 2.2.1 GM (1.1)灰色预测模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 趋势-随机预测模型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 神经网络预测系统 | 第21-22页 |
| 2.3 集成学习方法的应用分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 集成学习方法的优选 | 第23-24页 |
| 2.3.2 集成学习方法应用及优缺点分析 | 第24页 |
| 2.3.3 提升回归树模型的局限性分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于提升回归树的产量预测模型构建 | 第26-36页 |
| 3.1 提升回归树综述 | 第26-28页 |
| 3.1.1 提升算法和AdaBoost概述 | 第26-27页 |
| 3.1.2 决策树和CART算法概述 | 第27-28页 |
| 3.2 提升回归树模型求解及算法实现 | 第28-30页 |
| 3.2.1 数值优化问题的转换 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于梯度下降法求解凸优化问题 | 第29页 |
| 3.2.3 有限数据下求模型最优解 | 第29-30页 |
| 3.3 提升回归树模型的参数设置与分析 | 第30-33页 |
| 3.3.1 模型的参数设置 | 第31-32页 |
| 3.3.2 参数之间的相互作用分析 | 第32-33页 |
| 3.4 提升回归树模型预测变量的分析 | 第33-34页 |
| 3.4.1 预测变量的作用分析 | 第33页 |
| 3.4.2 偏依赖函数求解 | 第33-34页 |
| 3.4.3 提升回归树模型的优势 | 第34页 |
| 3.5 作物产量预测模型的构建 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 作物产量预测模型的优化与分布因子设置 | 第36-48页 |
| 4.1 最小均方误差损失函数分析 | 第36-39页 |
| 4.1.1 最大似然估计到最小均方误差的推导 | 第37-38页 |
| 4.1.2 基于最小均方误差的提升算法 | 第38-39页 |
| 4.2 离群点的训练误差分析 | 第39-43页 |
| 4.2.1 离群点对CART的影响分析 | 第39-41页 |
| 4.2.2 离群点对提升树的影响分析 | 第41-43页 |
| 4.3 基于数据分布因子的提升回归树优化 | 第43-47页 |
| 4.3.1 基于分布因子的损失函数定义 | 第43-46页 |
| 4.3.2 基于数据分布因子的提升树算法 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 作物决策分析系统的设计与实现 | 第48-63页 |
| 5.1 系统需求定义 | 第48-50页 |
| 5.1.1 功能性需求 | 第48-49页 |
| 5.1.2 非功能性需求 | 第49-50页 |
| 5.1.3 系统用例分析 | 第50页 |
| 5.2 系统构架设计 | 第50-53页 |
| 5.2.1 系统功能架构设计 | 第51-52页 |
| 5.2.2 系统模块层次设计 | 第52-53页 |
| 5.3 系统关键模块详细设计与实现 | 第53-62页 |
| 5.3.1 数据采集 | 第53-56页 |
| 5.3.2 模拟仿真 | 第56-58页 |
| 5.3.3 决策分析 | 第58-60页 |
| 5.3.4 全文检索 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 系统性能分析与模型参数设置 | 第63-68页 |
| 6.1 分析与测试环境 | 第63页 |
| 6.2 提升树参数性能分析 | 第63-66页 |
| 6.3 模型预测性能分析 | 第66-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 7 工作总结与展望 | 第68-70页 |
| 7.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 7.2 不足和展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-74页 |
| 学位论文数据集 | 第74页 |
