| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第10-20页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-18页 |
| ·土壤水分特征曲线经验公式的发展 | 第11-14页 |
| ·土壤转换函数模型的发展 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络在土壤科学研究中的发展 | 第16-18页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·技术路线 | 第19-20页 |
| 2 材料与方法 | 第20-28页 |
| ·研究区概况 | 第20页 |
| ·野外样点的布设与取样 | 第20-21页 |
| ·实验原理 | 第21-23页 |
| ·土壤水分特征曲线及非饱和导水率的测定 | 第21-22页 |
| ·土壤容重、有机质含量的测定及颗粒组成分析 | 第22-23页 |
| ·研究方法 | 第23-28页 |
| ·多远线性回归分析 | 第23页 |
| ·BP神经网络模型 | 第23-27页 |
| ·模型预测精度验证 | 第27-28页 |
| 3 封丘县土壤水分特征曲线的推求与评价 | 第28-33页 |
| ·Van-Genuchten模型参数的确定 | 第28-33页 |
| ·RETC软件的理论依据 | 第28-33页 |
| 4 土壤水分特征曲线转换函数的建立 | 第33-62页 |
| ·统计回归模型 | 第33-37页 |
| ·参数估计模型 | 第37-44页 |
| ·基于人工神经网络的土壤转换函数 | 第44-62页 |
| ·BP神经网络的测试与训练 | 第44-45页 |
| ·神经网络模型参数的确定 | 第45页 |
| ·BP神经网络拟合特定基质势下土壤含水量 | 第45-54页 |
| ·BP神经网络模型关于V-G模型参数的训练结果分析 | 第54-62页 |
| 5 模型的适用性验证分析 | 第62-74页 |
| ·回归分析模型适用性验证及精度分析 | 第62-65页 |
| ·BP神经网络模型适用性验证及分析 | 第65-71页 |
| ·多元线性回归与BP神经网络方法的比较 | 第71-74页 |
| 6 研究区土壤转换函数研究结果的展示及分析 | 第74-80页 |
| 7 结论与问题 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 个人简历、硕士期间发表的论文与研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |