| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 前言 | 第7-15页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 温室小气候建模的研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.2 温室控制策略的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第13页 |
| 1.4 研究成果 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 基于ELM的温室小气候环境因子预测模型的建立 | 第15-30页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 极限学习机 | 第15-20页 |
| 2.3 基于ELM的环境因子预测模型的建立过程 | 第20-21页 |
| 2.4 仿真实验 | 第21-29页 |
| 2.4.1 ELM预测模型基本结构的确定 | 第21-25页 |
| 2.4.2 ELM模型预测环境因子结果 | 第25-28页 |
| 2.4.3 与BP、Elman和SVR的比较 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于KELM的温室小气候环境因子预测模型的建立 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 核极限学习机 | 第30-32页 |
| 3.3 基于遗传算法优化的KELM | 第32-36页 |
| 3.3.1 问题的提出 | 第32-33页 |
| 3.3.2 遗传算法 | 第33-34页 |
| 3.3.3 基于遗传算法的KELM学习参数的优化 | 第34-36页 |
| 3.4 基于KELM的温室小气候环境因子预测 | 第36-41页 |
| 3.4.1 仿真结果 | 第36-37页 |
| 3.4.2 与网格法的比较 | 第37-38页 |
| 3.4.3 与ELM的比较 | 第38-40页 |
| 3.4.4 与BP、Elman和SVR的比较 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于改进的神经网络PID的温室控制策略的研究 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 在线序列极限学习机 | 第42-43页 |
| 4.3 OSELM-PID控制在温室环境控制中的设计 | 第43-47页 |
| 4.3.1 常规PID控制 | 第43-46页 |
| 4.3.2 OSELM-PID控制策略的设计 | 第46-47页 |
| 4.4 仿真 | 第47-53页 |
| 4.4.1 仿真实验设计 | 第47-48页 |
| 4.4.2 对阶跃信号的跟踪 | 第48-50页 |
| 4.4.3 对外部干扰的适应性 | 第50-52页 |
| 4.4.4 对被控对象发生变化的适应性 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间学习情况 | 第62页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 | 第62页 |
| 作者攻读学位期间取得的其他学术成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
