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非线性分形理论与时间序列分析法在土壤含水量预测中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 选题的背景与意义第10-12页
        1.1.1 论文的研究背景第10-11页
        1.1.2 论文的研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究进展第12-13页
        1.2.1 时间序列的研究动态第12页
        1.2.2 时间序列的研究进展第12-13页
    1.3 主要研究内容及方法第13-15页
        1.3.1 时间序列分析法选取目的第13页
        1.3.2 时间序列分析法的简介第13页
        1.3.3 时间序列分析法的具体应用第13-15页
第二章 分形理论简介第15-27页
    2.1 分形理论的概述第15-17页
        2.1.1 分形理论的创立背景第15页
        2.1.2 分形理论的发展第15-16页
        2.1.3 分形的分类第16-17页
    2.2 分形的定义第17-20页
    2.3 分形的特征第20页
        2.3.1 分形的自相似性第20页
        2.3.2 标度不变性第20页
    2.4 分维的形式第20-24页
        2.4.1 经典维数第21页
        2.4.2 豪斯道夫(Hausdorff)维数第21-22页
        2.4.3 相似维数D_s第22页
        2.4.4 信息维数第22-23页
        2.4.5 关联维数第23页
        2.4.6 容量维数第23-24页
        2.4.7 盒维数第24页
    2.5 分形的应用第24-27页
        2.5.1 分形理论的应用现状第24页
        2.5.2 在工程技术中的运用第24-25页
        2.5.3 在物理化学中的应用第25页
        2.5.4 在生物医药中的应用第25页
        2.5.5 在水文、地理学中的应用第25页
        2.5.6 在经济管理学中的应用第25-26页
        2.5.7 在计算机图形学中的应用第26-27页
第三章 新疆阜康绿洲农田的基本资料第27-33页
    3.1 阜康站选择的目的及意义第27-31页
        3.1.1 阜康站地点概况第27页
        3.1.2 气候条件与资源第27-28页
        3.1.3 阜康社会经济概况第28-29页
        3.1.4 地貌特征与植被概况第29-30页
        3.1.5 水文特征第30-31页
        3.1.6 农业生产概况第31页
    3.2 绿洲的相关概况第31-32页
        3.2.1 绿洲的概念第31页
        3.2.2 绿洲与农业的发展第31-32页
    3.3 研究对象基本资料第32-33页
第四章 新疆阜康农田土壤含水量的具体探究与分析第33-52页
    4.1 方法选取的意义第33页
    4.2 R/S分析方法第33-35页
        4.2.1 R/S分析的基本原理第33-34页
        4.2.2 Hurst指数的意义第34-35页
    4.3 含水量时间序列R/S分析结果第35-38页
        4.3.1 基本数据第35页
        4.3.2 R/S分析法对土壤含水量的具体动态分析第35-37页
        4.3.3 R/S分析法分析土壤含水量的结论第37-38页
    4.4 去趋势波动分析方法第38-41页
        4.4.1 DFA分析法的基本原理第38-40页
        4.4.2 长程相关性第40-41页
    4.5 DFA分析法对土壤含水量的动态分析第41-45页
        4.5.1 基本数据第41页
        4.5.2 DFA对土壤含水量的具体动态分析第41-44页
        4.5.3 DFA分析法分析土壤含水量的结论第44-45页
    4.6 时间序列的三种模型预测第45-48页
        4.6.1 一阶自回归模型预测第45页
        4.6.2 一阶移动平均模型第45-46页
        4.6.3 一阶自回归平均移动模型第46页
        4.6.4 预测模型检验第46-48页
    4.7 时间序列的三种模型预测结果分析第48-52页
        4.7.1 一阶自回归模型预测结果第48页
        4.7.2 一阶移动平均模型预测结果第48页
        4.7.3 一阶自回归平均移动模型预测结果第48-49页
        4.7.4 三个预测模型的总结第49-52页
总结与展望第52-54页
    总结第52页
    展望第52-54页
参考文献第54-59页
攻读学位期间取得的研究成果第59-60页
致谢第60页

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