基于WOFOST模型和支持向量机的粮食产量预测模型的研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 作物生长模型研究与发展 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内外支持向量机研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 WOFOST模型与支持向量机理论 | 第16-29页 |
| 2.1 WOFOST模型 | 第16-22页 |
| 2.1.1 WOFOST模型概况 | 第16-17页 |
| 2.1.2 WOFOST模型的理论基础 | 第17-22页 |
| 2.2 统计学习理论和支持向量机原理 | 第22-28页 |
| 2.2.1 VC维 | 第23页 |
| 2.2.2 经验风险 | 第23-24页 |
| 2.2.3 结构风险 | 第24-26页 |
| 2.2.4 支持向量机回归理论 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 SVR-WOFOST模型的设计与实现 | 第29-42页 |
| 3.1 SVR-WOFOST模型构架 | 第29-30页 |
| 3.2 WOFOST模型数据及预处理 | 第30-33页 |
| 3.2.1 气象数据 | 第30页 |
| 3.2.2 土壤数据 | 第30-31页 |
| 3.2.3 作物数据 | 第31-33页 |
| 3.3 WOFOST模型模拟运行结果 | 第33-34页 |
| 3.4 支持向量机回归的模型建立 | 第34-37页 |
| 3.4.1 数据来源 | 第35-36页 |
| 3.4.2 数据归一化 | 第36页 |
| 3.4.3 核函数 | 第36-37页 |
| 3.5 参数选择 | 第37-40页 |
| 3.5.1 交叉验证法思想介绍 | 第38-39页 |
| 3.5.2 支持向量机参数确定 | 第39-40页 |
| 3.6 模型构思与建立 | 第40-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 SVR-WOFOST模型的对比与测试 | 第42-50页 |
| 4.1 建立ε-SVR支持向量机模型 | 第42-45页 |
| 4.1.1 灰色关联分析 | 第42-44页 |
| 4.1.2 建模步骤与结果分析 | 第44-45页 |
| 4.2 建立SVR-WOFOST粮食产量预测模型 | 第45-47页 |
| 4.3 三种粮食产量预测模型的比较 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 本文总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 作者简介及科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
