基于精准农业预测中若干问题的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-30页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·技术观点的提出与研究现状 | 第10-12页 |
| ·精准农业预测实施的技术方法与路线 | 第12-24页 |
| ·精准农业的决策依据 | 第12-14页 |
| ·精准农业的决策基础 | 第14-19页 |
| ·精准农业预测模型的建立 | 第19-22页 |
| ·神经网络预测方法在精准农业中的应用 | 第22-24页 |
| ·主要研究内容与创新 | 第24-30页 |
| ·研究目标 | 第24-25页 |
| ·主要研究内容 | 第25-27页 |
| ·研究方法体系与论文结构 | 第27-28页 |
| ·论文的创新点 | 第28-30页 |
| 第二章 精准农业、神经网络与MATLAB | 第30-50页 |
| ·精准农业 | 第30-35页 |
| ·精准农业的概念 | 第30-31页 |
| ·精准农业的技术体系 | 第31-33页 |
| ·精准农业的发展历史 | 第33-34页 |
| ·精准农业的应用前景 | 第34-35页 |
| ·神经网络 | 第35-49页 |
| ·神经网络 | 第35-37页 |
| ·人工神经网络的基本模型结构 | 第37-41页 |
| ·BP 神经网络 | 第41-45页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第45-47页 |
| ·广义回归神经网 GRNN | 第47-48页 |
| ·神经网络工具箱 | 第48-49页 |
| ·MATLAB 2007a | 第49-50页 |
| 第三章 传统数学方法的预测 | 第50-78页 |
| ·预测方法的分类 | 第50-51页 |
| ·定性预测方法 | 第51-52页 |
| ·传统的预测方法 | 第52-57页 |
| ·精准农业中的预测问题 | 第57-59页 |
| ·灰色预测系统预测过程 | 第59-69页 |
| ·灰色预测理论 | 第59-61页 |
| ·构建 GM（1，1）模型 | 第61-63页 |
| ·运用灰色预测天津市汉沽区历年农业总产值 | 第63-69页 |
| ·自适应过滤法预测过程 | 第69-77页 |
| ·构建自适应过滤法模型 | 第69-71页 |
| ·自适应过滤法的应用心得 | 第71-72页 |
| ·用自适应过滤法对汉沽区社会消费品零售额进行预测 | 第72-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第四章 BP 神经网络的预测 | 第78-100页 |
| ·神经网络预测方法的分类及优缺点 | 第78-79页 |
| ·构建 BP 神经网络模型 | 第79-82页 |
| ·用 BP 神经网络预测汉沽区食品供应量 | 第82-92页 |
| ·用 BP 神经网络预测汉沽区农作物产量 | 第92-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第五章 径向基函数、广义回归神经网络的预测 | 第100-125页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第100-102页 |
| ·广义回归神经网 GRNN | 第102-103页 |
| ·广义回归结合径向基神经网络预测汉沽区农业三产 | 第103-113页 |
| ·建模的数据准备 | 第103-107页 |
| ·设置输入矩阵和目标矩阵 | 第107-108页 |
| ·构建广义回归结合径向基神经网络的预测模型 | 第108-113页 |
| ·神经网络模型的函数逼近研究 | 第113-122页 |
| ·所用特殊函数说明 | 第122-124页 |
| ·本章小结 | 第124-125页 |
| 第六章 总结和展望 | 第125-128页 |
| ·总结 | 第125-127页 |
| ·展望 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-135页 |
| 附录-神经网络工具箱用到的通用函数 | 第135-148页 |
| 致谢 | 第148页 |
