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土壤湿度地面观测数据处理方法研究

中文摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究目的和意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 土壤湿度空间异质性分析研究现状第11-12页
        1.2.2 土壤湿度插值研究现状第12-13页
        1.2.3 土壤湿度时序预测研究现状第13-14页
    1.3 研究内容与组织结构第14-17页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 论文组织结构第15-17页
2 研究区与数据第17-21页
    2.1 实验区概况第17-18页
    2.2 数据获取第18页
    2.3 数据预处理第18-20页
    2.4 小结第20-21页
3 土壤湿度空间异质性分析第21-34页
    3.1 传统统计分析法第21-22页
    3.2 土壤湿度的变异分析第22-28页
        3.2.1 变异函数模型选择第22-25页
        3.2.2 变异函数参数设置第25-26页
        3.2.3 土壤湿度的变异特征分析第26-28页
    3.3 土壤湿度的空间自相关分析第28-33页
        3.3.1 Moran’s I指数分析第28-30页
        3.3.2 土壤湿度空间自相关分析结果第30-33页
    3.4 小结第33-34页
4 基于信号叠加理论的土壤湿度插值方法第34-49页
    4.1 常用插值方法第34-37页
    4.2 方法原理第37-42页
        4.2.1 土壤湿度时序数据分解第38-39页
        4.2.2 低频部分插值第39-41页
        4.2.3 残差部分插值第41页
        4.2.4 插值结果拟合第41-42页
    4.3 数值实验与讨论第42-47页
        4.3.1 信息分解第42-43页
        4.3.2 插值实验第43-47页
    4.4 小结第47-49页
5 基于改进的BP神经网络的土壤湿度时间序列数据预测方法第49-56页
    5.1 预测模型建立第49-53页
        5.1.1 BP神经网络参数设计第49-51页
        5.1.2 利用PSO优化神经网络初始权值和阈值第51-52页
        5.1.3 利用BP网络进行时间序列预测第52-53页
    5.2 数值实验与讨论第53-55页
        5.2.1 数值训练第53-54页
        5.2.2 对比验证第54-55页
    5.3 小结第55-56页
6 结论与展望第56-58页
    6.1 主要结论第56页
    6.2 问题与展望第56-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-65页
硕士期间取得的成果第65页

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