| 第一章 绪论 | 第1-39页 |
| ·研究背景意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究综述 | 第15-24页 |
| ·作物蒸发蒸腾量研究进展 | 第15-21页 |
| ·BP神经网络在农业水土学科的应用 | 第21-24页 |
| ·参考作物蒸发蒸腾量的实时预测理论与方法 | 第24-38页 |
| ·直接预测法 | 第25-26页 |
| ·间接预测法 | 第26-38页 |
| ·主要研究内容 | 第38-39页 |
| 第二章 试验设计 | 第39-47页 |
| ·试验区基本资料 | 第39-40页 |
| ·试验区选择 | 第39页 |
| ·试验区基本资料 | 第39-40页 |
| ·试验设计 | 第40-43页 |
| ·现场试验处理设计 | 第40页 |
| ·现场试验资料观测 | 第40-42页 |
| ·作物蒸发蒸腾量的计算 | 第42页 |
| ·作物蒸发蒸腾量的确定 | 第42页 |
| ·作物系数的确定 | 第42-43页 |
| ·土壤水分修正系数的确定 | 第43页 |
| ·数据收集及预处理 | 第43-46页 |
| ·数据收集与整理 | 第43页 |
| ·参考作物蒸发蒸腾量的计算 | 第43-44页 |
| ·BP网络输入因子分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 BP神经网络原理及模型 | 第47-65页 |
| ·人工神经网络原理 | 第47页 |
| ·BP神经网络原理 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络应用改进 | 第48-50页 |
| ·BP网络的局限性 | 第48页 |
| ·算法改进 | 第48-49页 |
| ·模型改进 | 第49-50页 |
| ·模型区分 | 第50页 |
| ·BP神经网络的应用方法 | 第50-53页 |
| ·BP神经网络建模 | 第53-64页 |
| ·INALL9-BP模型 | 第54-57页 |
| ·WFbased-BP模型 | 第57-60页 |
| ·TScombined-BP模型 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 模型的模拟预测与应用检验 | 第65-83页 |
| ·ET_0模拟预测结果与误差分析 | 第65-76页 |
| ·ET_0的模拟预测结果 | 第65-69页 |
| ·绝对误差分析 | 第69-70页 |
| ·相对误差分析 | 第70-71页 |
| ·相关关系分析 | 第71-73页 |
| ·F检验 | 第73-76页 |
| ·ET预测及结果分析 | 第76-82页 |
| ·ET预测值的确定 | 第76页 |
| ·ET实测值的确定 | 第76页 |
| ·ET的预测值与实测值 | 第76-77页 |
| ·绝对误差分析 | 第77-78页 |
| ·相对误差分析 | 第78页 |
| ·对比分析图 | 第78-80页 |
| ·F检验 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 模型的结构分析 | 第83-99页 |
| ·输入输出向量的确定 | 第83页 |
| ·四层 BP网络结构的确定 | 第83-91页 |
| ·9 因子输入模型 | 第83-87页 |
| ·4 因子输入模型 | 第87-91页 |
| ·不同层数网络的比较分析 | 第91-99页 |
| ·9 因子模型与 INALL9-BP模型对比分析 | 第91-94页 |
| ·4 因子模型与 WFbased-BP模型对比分析 | 第94-99页 |
| 第六章 结论与展望 | 第99-103页 |
| ·主要结论 | 第99-100页 |
| ·论文创新点 | 第100-101页 |
| ·研究中存在问题及展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-109页 |
| 致谢 | 第109页 |