| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 土壤湿度和降水的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 因果关系的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 降水量预测的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第17-32页 |
| 2.1 时间序列 | 第17页 |
| 2.2 回归模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 自回归模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 联合回归模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 回归模型阶数的确定 | 第19-20页 |
| 2.3 因果关系分析方法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 格兰杰因果关系方法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 新型因果关系方法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 格兰杰因果关系和新型因果关系方法的比较 | 第23-24页 |
| 2.4 遗传算法优化BP神经网络综述 | 第24-31页 |
| 2.4.1 BP神经网络 | 第24-27页 |
| 2.4.2 遗传算法 | 第27-29页 |
| 2.4.3 遗传算法优化BP神经网络(GABP) | 第29页 |
| 2.4.4 GABP和BP神经网络的比较分析 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 土壤湿度和降水因果关系的分析 | 第32-46页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 数据来源 | 第32-34页 |
| 3.3 数据的选取与处理 | 第34-37页 |
| 3.3.1 数据选取 | 第34-36页 |
| 3.3.2 数据归一化 | 第36-37页 |
| 3.4 因果关系分析流程 | 第37-39页 |
| 3.4.1 模型构建 | 第37页 |
| 3.4.2 因果值计算 | 第37-39页 |
| 3.4.3 显著性检验 | 第39页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第39-45页 |
| 3.5.1 相同深度土壤湿度与降水因果关系分析 | 第39-43页 |
| 3.5.2 不同深度土壤湿度与降水因果关系分析 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 土壤湿度对降水量预测的影响 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 数据选择及处理 | 第46-49页 |
| 4.2.1 数据选择 | 第46-49页 |
| 4.2.2 数据归一化 | 第49页 |
| 4.3 参数选取 | 第49-51页 |
| 4.3.1 遗传算法的参数选取 | 第50页 |
| 4.3.2 BP神经网络的参数选取 | 第50-51页 |
| 4.4 降水量预测的实验过程 | 第51-54页 |
| 4.5 降水量预测的实验结果分析 | 第54-61页 |
| 4.5.1 GABP和BP神经网络的结果分析 | 第54-57页 |
| 4.5.2 土壤湿度对降水量预测影响的结果分析 | 第57-61页 |
| 4.6 实验结论 | 第61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62页 |
| 5.2 未来工作的展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 附录 | 第70页 |