基于支持向量机的开放式作物模型（SBOCM）研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 插图和附表清单 | 第11-14页 |
| 1. 绪论 | 第14-38页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·作物模型综述 | 第16-30页 |
| ·国外作物模型发展历史 | 第16-22页 |
| ·国内作物模型的开发与应用 | 第22-24页 |
| ·作物模型研究的新趋势 | 第24-26页 |
| ·新趋势下我国作物模型面临的挑战 | 第26-28页 |
| ·模拟模型与统计模型 | 第28-30页 |
| ·支持向量机 | 第30-37页 |
| ·机器学习概述 | 第30-31页 |
| ·支持向量机的基本概念 | 第31-32页 |
| ·支持向量机的基本数学描述 | 第32-35页 |
| ·支持向量机在农业领域中的应用 | 第35-36页 |
| ·支持向量机的训练方式与基本参数 | 第36-37页 |
| ·将支持向量机应用于作物模型 | 第37-38页 |
| 2. 研究方案 | 第38-55页 |
| ·研究目标 | 第38页 |
| ·研究内容 | 第38-39页 |
| ·技术路线 | 第39-48页 |
| ·总体技术路线 | 第39-41页 |
| ·样本生成方案 | 第41-44页 |
| ·发育预测模块技术路线 | 第44-46页 |
| ·产量预测模块技术路线 | 第46-48页 |
| ·关键技术 | 第48-55页 |
| ·MATLAB运算与程序开发平台 | 第48-49页 |
| ·支持向量机的计算机实现 | 第49页 |
| ·主成分分析 | 第49-51页 |
| ·数据归一化 | 第51-52页 |
| ·K-折交叉验证 | 第52页 |
| ·评判指标 | 第52-55页 |
| ·发育模拟的评判指标 | 第52-54页 |
| ·产量模拟的评判指标 | 第54-55页 |
| 3. 数据预处理 | 第55-80页 |
| ·台站信息整理(台站匹配、基本地理信息) | 第55-66页 |
| ·逐日气象数据 | 第66-67页 |
| ·土壤信息 | 第67-68页 |
| ·发育信息 | 第68-73页 |
| ·产量信息 | 第73-74页 |
| ·确定输入变量 | 第74-80页 |
| ·初始输入变量构成方案 | 第74-75页 |
| ·主成分分析筛选因子 | 第75-78页 |
| ·训练样本生成 | 第78-80页 |
| 4. 发育模块测试 | 第80-91页 |
| ·确定核函数 | 第80-86页 |
| ·确定惩罚系数 | 第86-88页 |
| ·逐日模拟预测 | 第88-91页 |
| 5. 产量预测模块的构建 | 第91-101页 |
| ·确定核函数 | 第91-95页 |
| ·确定惩罚系数 | 第95-97页 |
| ·产量模拟的台站间差异 | 第97-101页 |
| 6. SBOCM构建方案 | 第101-105页 |
| ·SBOCM的基本构架 | 第101-102页 |
| ·SBOCM各模块介绍 | 第102-105页 |
| 7. 分析与讨论 | 第105-110页 |
| ·参数与方法 | 第105-107页 |
| ·核函数、超参数与惩罚系数 | 第105页 |
| ·样本规模与维数控制 | 第105-106页 |
| ·负样本的影响 | 第106-107页 |
| ·误差来源 | 第107-110页 |
| ·机制问题 | 第107页 |
| ·样本缺陷 | 第107-108页 |
| ·区域性差异 | 第108-109页 |
| ·水肥管理的影响 | 第109-110页 |
| 8. 结论与展望 | 第110-113页 |
| ·创新点与不足 | 第110-111页 |
| ·研究思路的创新 | 第110页 |
| ·研究方法的创新 | 第110-111页 |
| ·本研究的不足 | 第111页 |
| ·尺度上行与因子整合 | 第111页 |
| ·SBOCM的改进方向 | 第111-112页 |
| ·农业生物信息学 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 个人简历 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123页 |
