| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究的目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 参考作物腾发量常用计算方法 | 第13-16页 |
| 1.2.2 作物耗水量常用计算方法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 机器学习模型在参考作物腾发量和耗水量预测的研究 | 第17-18页 |
| 1.2.4 目前存在的主要问题 | 第18页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第19-20页 |
| 第二章 特征数据采集与预测模型 | 第20-27页 |
| 2.1 数据采用与预处理 | 第20-22页 |
| 2.1.1 参考作物腾发量预测数据采集与特征选择 | 第20-21页 |
| 2.1.2 膜下滴灌条件下春玉米耗水量预测数据采集与特征选择 | 第21-22页 |
| 2.2 预测模型及其构建 | 第22-25页 |
| 2.2.1 BP神经网络 | 第22-24页 |
| 2.2.2 随机森林 | 第24页 |
| 2.2.3 支持向量机 | 第24-25页 |
| 2.2.4 Adaboost集成学习法 | 第25页 |
| 2.2.5 模型软件应用 | 第25页 |
| 2.3 数据预处理 | 第25页 |
| 2.4 模型评价指标 | 第25-27页 |
| 第三章 参考作物腾发量预测模型对比 | 第27-41页 |
| 3.1 机器学习模型输入特征选择 | 第27-28页 |
| 3.2 经验公式和机器学习模型估算结果与分析 | 第28-39页 |
| 3.2.1 基于经验公式的ET0计算精度分析 | 第28-31页 |
| 3.2.2 基于温度输入条件下机器学习模型与经验公式对比分析 | 第31-34页 |
| 3.2.3 基于辐射输入条件下机器学习模型与经验公式对比分析 | 第34-37页 |
| 3.2.4 基于完备气象资料条件下机器学习模型预测结果对比分析 | 第37-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 膜下滴灌春玉米耗水量估算模型对比 | 第41-50页 |
| 4.1 模型输入特征参数预处理 | 第41-43页 |
| 4.2 玉米耗水量估算结果对比分析 | 第43-49页 |
| 4.2.1 不同机器学习模型模拟结果对比 | 第43-46页 |
| 4.2.2 不同生育阶段玉米作物系数模拟效果对比分析 | 第46-48页 |
| 4.2.3 不同生育阶段玉米耗水量估算对比分析 | 第48-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 主要结论 | 第50-51页 |
| 5.2 不足与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
