| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 农业智能灌溉系统的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 农作物需水量预测算法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 生物智能预测算法国内外研究现状 | 第15页 |
| 1.3 论文的研究内容和创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 农业物联网及机器学习智能算法综述 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 农业物联网 | 第18-21页 |
| 2.2.1 农业物联网的内涵及体系结构 | 第18-19页 |
| 2.2.2 农业物联网的关键技术 | 第19-20页 |
| 2.2.3 农业物联网在智能灌溉系统中的应用 | 第20-21页 |
| 2.3 机器学习及智能算法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 数据驱动概念 | 第21-22页 |
| 2.3.2 粒子群优化算法 | 第22-23页 |
| 2.4 深度学习与农业大数据 | 第23-25页 |
| 2.4.1 深度学习概述 | 第23-24页 |
| 2.4.2 农业大数据概述 | 第24页 |
| 2.4.3 深度学习在农业大数据的应用 | 第24-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于改进极限学习机的作物蒸腾量智能预测模型 | 第26-41页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 参考作物蒸腾量机理模型 | 第26-28页 |
| 3.2.1 相关术语定义 | 第26-27页 |
| 3.2.2 彭曼方程 | 第27-28页 |
| 3.3 极限学习机 | 第28-31页 |
| 3.3.1 极限学习机基本理论 | 第28-30页 |
| 3.3.2 极限学习机激活函数 | 第30-31页 |
| 3.4 基于PSO-SWELM算法的作物蒸腾量预测 | 第31-35页 |
| 3.4.1 算法思想 | 第31页 |
| 3.4.2 算法改进 | 第31-32页 |
| 3.4.3 算法流程 | 第32-35页 |
| 3.5 仿真结果与分析 | 第35-40页 |
| 3.5.1 研究地区及数据集 | 第35-36页 |
| 3.5.2 数据归一化预处理 | 第36页 |
| 3.5.3 评价指标 | 第36-37页 |
| 3.5.4 实验结果与对比 | 第37-40页 |
| 3.6 小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于动态深度极限学习机的灌溉需水量预测 | 第41-52页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 基于增量式的极限学习机 | 第42-45页 |
| 4.2.1 增量式学习 | 第42页 |
| 4.2.2 概念漂移数据流 | 第42-43页 |
| 4.2.3 增量式极限学习机 | 第43-45页 |
| 4.3 基于自编码的深度极限学习机 | 第45-47页 |
| 4.3.1 自编码器 | 第45-46页 |
| 4.3.2 基于自编码的深度极限学习机 | 第46-47页 |
| 4.4 动态深度极限学习机的灌溉需水量预测模型 | 第47-50页 |
| 4.4.1 算法思想 | 第47页 |
| 4.4.2 算法改进 | 第47-48页 |
| 4.4.3 算法流程框图 | 第48-50页 |
| 4.5 实验结果与对比 | 第50-51页 |
| 4.6 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 农业物联网智能灌溉系统平台的搭建 | 第52-64页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 农业物联网智能灌溉系统闭环框架 | 第52-53页 |
| 5.3 农田环境监测设备 | 第53-55页 |
| 5.4 数据库软件平台的搭建 | 第55-58页 |
| 5.4.1 传感器数据采集 | 第55-56页 |
| 5.4.2 物联网设备控制服务 | 第56-57页 |
| 5.4.3 数据的读取与显示 | 第57-58页 |
| 5.5 智能预测算法平台的验证 | 第58-62页 |
| 5.5.1 数据库与Matlab算法平台的导通 | 第59-60页 |
| 5.5.2 本文所提出预测算法的平台验证 | 第60-62页 |
| 5.6 小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 附录：攻读硕士期间发表的论文和参与的项目 | 第75页 |