| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第18-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18-19页 |
| 1.2 研究现状及存在的问题 | 第19-25页 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 | 第25-26页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第26-29页 |
| 2 研究数据与方法 | 第29-38页 |
| 2.1 研究数据 | 第29-31页 |
| 2.2 机器学习方法 | 第31-35页 |
| 2.3 模型形成 | 第35-36页 |
| 2.4 模型性能评价 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 基于机器学习方法的陆地生态系统碳水通量模拟研究 | 第38-55页 |
| 3.1 材料与方法 | 第39-40页 |
| 3.2 新方法的适用性评价 | 第40-54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 机器学习方法的内部函数评价及其在长期的碳水通量模拟中的应用 | 第55-76页 |
| 4.1 数据准备与评价的函数 | 第55-58页 |
| 4.2 内部函数在模型长期碳水通量上的评价 | 第58-74页 |
| 4.3 本章小结 | 第74-76页 |
| 5 智能优化算法在陆地生态系统碳水通量模拟中的应用 | 第76-101页 |
| 5.1 研究站点介绍 | 第76-78页 |
| 5.2 遗传算法和粒子群优化算法 | 第78-84页 |
| 5.3 混合模型在模拟碳水通量上的应用 | 第84-100页 |
| 5.4 本章小结 | 第100-101页 |
| 6 小波分解在森林生态系统碳水通量模拟中的应用 | 第101-125页 |
| 6.1 研究数据 | 第101-102页 |
| 6.2 小波分解 | 第102-107页 |
| 6.3 小波分解在模拟碳水通量中的应用 | 第107-123页 |
| 6.4 本章小结 | 第123-125页 |
| 7 结论 | 第125-128页 |
| 7.1 主要工作及结论 | 第125-126页 |
| 7.2 创新点 | 第126-127页 |
| 7.3 展望 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-142页 |
| 作者简历 | 第142-145页 |
| 学位论文数据集 | 第145页 |
