| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 城镇绿地灌溉的特点 | 第10-11页 |
| 1.3 我国绿地节水灌溉技术的现状及展望 | 第11-13页 |
| 1.3.1 我国绿地节水灌溉技术应用现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 我国绿地节水灌溉技术展望 | 第12-13页 |
| 1.4 绿地智能化灌溉决策系统研究动态 | 第13-15页 |
| 1.4.1 国外研究动态 | 第13页 |
| 1.4.2 国内研究动态 | 第13-15页 |
| 1.5 本文研究思路 | 第15-17页 |
| 2 神经网络与粒子群算法概述 | 第17-31页 |
| 2.1 水量平衡原理 | 第17-20页 |
| 2.1.1 净灌量 In | 第17页 |
| 2.1.2 有效降雨量 Rn | 第17-19页 |
| 2.1.3 地下水有效补给量 Gn | 第19页 |
| 2.1.4 作物实际蒸腾量 ETc | 第19-20页 |
| 2.2 MATLAB 简介 | 第20页 |
| 2.3 人工神经网络原理 | 第20-21页 |
| 2.4 BP 神经网络 | 第21-24页 |
| 2.4.1 BP算法学习规则 | 第22-23页 |
| 2.4.2 BP神经网络的优缺点 | 第23-24页 |
| 2.5 粒子群优化算法 | 第24-27页 |
| 2.5.1 粒子群优化算法概述 | 第25-26页 |
| 2.5.2 标准粒子群优化算法 | 第26页 |
| 2.5.3 粒子群优化算法的参数分析 | 第26-27页 |
| 2.6 粒子群优化 BP 神经网络 | 第27-29页 |
| 2.6.1 粒子群优化 BP 神经网络的可行性 | 第28页 |
| 2.6.2 粒子群优化 BP 神经网络的方法 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 粒子群优化 BP 神经网络预测参考蒸腾量 | 第31-53页 |
| 3.1 原始数据 | 第31页 |
| 3.2 PSO-BP 网络模型的建立 | 第31-40页 |
| 3.2.1 网络层数 | 第31页 |
| 3.2.2 输入层节点数 | 第31-32页 |
| 3.2.3 输出层节点数 | 第32-33页 |
| 3.2.4 隐含层节点数 | 第33-39页 |
| 3.2.5 建立 PSO-BP 模型 | 第39-40页 |
| 3.3 预测参考蒸腾量 | 第40-51页 |
| 3.3.1 数据归一化处理 | 第40页 |
| 3.3.2 模型评价指标 | 第40-41页 |
| 3.3.3 预测结果分析 | 第41-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 4 灌溉模糊决策系统 | 第53-65页 |
| 4.1 模糊逻辑控制系统概述 | 第53-54页 |
| 4.2 灌水定额 | 第54-55页 |
| 4.2.1 计划湿润层土壤质地参数表 | 第54-55页 |
| 4.2.2 灌水定额计算 | 第55页 |
| 4.3 灌水系数模糊推理系统 | 第55-60页 |
| 4.3.1 土壤有效含水量 | 第55-56页 |
| 4.3.2 绿地实际蒸腾量 | 第56-58页 |
| 4.3.3 建立模糊推理系统 | 第58-60页 |
| 4.4 建立灌溉模糊决策系统 | 第60-62页 |
| 4.5 灌溉模糊决策系统验证 | 第62-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 5 结论与建议 | 第65-67页 |
| 5.1 结论 | 第65-66页 |
| 5.2 建议 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录1 PENMAN-MONTEITH 公式 | 第75-79页 |
| 附录2 PSO-BP 模型实现程序 | 第79-85页 |
| 附录3 2005 年 105-300 天 PM ETC和 PSO-BPETC | 第85-89页 |
| 附录4 硕士期间发表论文及获得奖励 | 第89页 |