| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 现代农业装备概念界定 | 第9-11页 |
| 1.2.1 概念界定 | 第9-10页 |
| 1.2.2 兵团现代农业装备现状 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 现代农业装备水平评价研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 现代农业装备水平预测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 农业装备新技术的应用 | 第13-15页 |
| 1.4.1 电子信息技术 | 第13页 |
| 1.4.2 自动控制技术 | 第13-14页 |
| 1.4.3 精准农业技术 | 第14-15页 |
| 1.5 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 新疆兵团现代农业装备水平评价体系的建立 | 第16-20页 |
| 2.1 设置评价指标的原则 | 第16页 |
| 2.2 评价指标的设置 | 第16-17页 |
| 2.3 新疆兵团现代农业装备水平评价 | 第17-19页 |
| 2.3.1 数据来源 | 第17页 |
| 2.3.2 评价指标的计算方法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 新疆兵团现代农业装备水平分析 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于指数平滑法的现代农业装备水平预测 | 第20-30页 |
| 3.1 指数平滑法概述 | 第20-21页 |
| 3.2 预测模型的建立 | 第21-23页 |
| 3.2.1 二次指数平滑预测模型的建立 | 第21-22页 |
| 3.2.2 三次指数平滑预测模型的建立 | 第22-23页 |
| 3.3 预测结果分析 | 第23-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于BP神经网络法的现代农业装备水平预测 | 第30-40页 |
| 4.1 BP神经网络概述 | 第30-31页 |
| 4.2 预测模型的建立 | 第31-34页 |
| 4.2.1 确定输入层、输出层节点数 | 第32页 |
| 4.2.2 确定训练函数 | 第32-33页 |
| 4.2.3 确定隐含层单元数 | 第33-34页 |
| 4.3 预测结果分析 | 第34-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于GA-BP神经网络法的现代农业装备水平预测 | 第40-55页 |
| 5.1 遗传算法概述 | 第40页 |
| 5.2 GA-BP神经网络预测模型的建立 | 第40-41页 |
| 5.3 GA-BP神经网络预测结果分析 | 第41-51页 |
| 5.4 四种预测方法的比较 | 第51-52页 |
| 5.5 新疆兵团典型现代农业装备发展水平预测 | 第52-54页 |
| 5.5.1 收获装备水平 | 第52页 |
| 5.5.2 灌溉装备水平 | 第52-53页 |
| 5.5.3 覆膜装备水平 | 第53-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
| 导师评阅表 | 第62页 |