| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-26页 |
| ·研究目的及意义 | 第10-12页 |
| ·研究进展 | 第12-22页 |
| ·土壤入渗参数获取方法的研究进展 | 第13-15页 |
| ·土壤传输函数的研究进展 | 第15-19页 |
| ·土壤水分入渗特性影响因素研究进展 | 第19-22页 |
| ·技术方案 | 第22-26页 |
| ·研究目标 | 第23页 |
| ·拟解决的技术问题 | 第23页 |
| ·主要研究内容 | 第23-24页 |
| ·技术路线 | 第24-26页 |
| 第二章 试验条件和方法 | 第26-36页 |
| ·试验区气候条件 | 第26-27页 |
| ·试验区土壤条件 | 第27-30页 |
| ·非冻结非盐碱试验区的土壤条件 | 第27-29页 |
| ·盐碱土壤试验区土壤条件 | 第29页 |
| ·冻结土壤试验区土壤条件 | 第29-30页 |
| ·试验仪器与设备 | 第30-32页 |
| ·试验方案与方法 | 第32-36页 |
| ·试验方案 | 第32-33页 |
| ·试验方法 | 第33-36页 |
| 第三章 土壤水分入渗主要影响因素的单因素分析 | 第36-68页 |
| ·土壤结构 | 第36-40页 |
| ·土壤结构对土壤水分入渗性能的影响 | 第36-38页 |
| ·土壤结构对土壤入渗模型参数的影响 | 第38-40页 |
| ·土壤结构与I_(90)、k、a、f_0间的数量关系表达式 | 第40页 |
| ·土壤含水率 | 第40-44页 |
| ·土壤含水率对土壤水分入渗性能的影响 | 第40-42页 |
| ·土壤含水率对土壤入渗模型参数的影响 | 第42-44页 |
| ·表层土壤含水量与I_(90)、k、a、f_0间的数量关系表达式 | 第44页 |
| ·土壤质地 | 第44-52页 |
| ·土壤质地对土壤水分入渗性能的影响 | 第45-48页 |
| ·土壤质地对土壤入渗模型参数的影响 | 第48-52页 |
| ·土壤质地与I_(90)、k、a、f_0间的数量关系表达式 | 第52页 |
| ·土壤有机质 | 第52-62页 |
| ·土壤有机质对土壤水分入渗性能的影响 | 第53-56页 |
| ·土壤有机质对土壤入渗模型参数的影响 | 第56-62页 |
| ·土壤有机质与I_(90)、k、a、f_0间的数量关系表达式 | 第62页 |
| ·土壤温度 | 第62-65页 |
| ·土壤温度对土壤水分入渗性能的影响 | 第62-63页 |
| ·土壤温度对各土壤入渗模型参数的影响 | 第63-65页 |
| ·冻结土壤地中5cm处的土温与I_(90)、k、a、f_0间的数量关系表达式 | 第65页 |
| ·土壤含盐量 | 第65-66页 |
| ·影响土壤入渗参数主要因素、次要因素分析 | 第66-68页 |
| 第四章 土壤水分入渗参数BP预报模型 | 第68-108页 |
| ·备耕头水地土壤水分入渗 | 第68-69页 |
| ·BP神经网络的简介 | 第69-77页 |
| ·数据样本的处理 | 第70-72页 |
| ·神经网络的建立 | 第72-75页 |
| ·神经网络的训练 | 第75-76页 |
| ·Matlab实现BP神经网络的建立 | 第76-77页 |
| ·基于BP神经网络的土壤水分入渗参数预报模型 | 第77-101页 |
| ·试验样本的建立 | 第77-78页 |
| ·BP模型的建立 | 第78-80页 |
| ·基于BP神经网络对经验入渗系数k的预测 | 第80-86页 |
| ·基于BP神经网络对入渗指数a的预测 | 第86-92页 |
| ·基于BP神经网络对稳定入渗率f_0的预测 | 第92-98页 |
| ·90min累积入渗量I_(90)的预测 | 第98-101页 |
| ·线性、非线性、BP预报模型的比较与分析 | 第101-108页 |
| ·预报模型结构 | 第101-103页 |
| ·预测模型比较分析 | 第103-108页 |
| 第五章 冻结土壤水分入渗参数BP预报模型 | 第108-132页 |
| ·基于KOSTIAKOV-LEWIS模型建立冻结土壤水分入渗参数的BP预报模型 | 第109-111页 |
| ·输入输出参数的确定 | 第109-110页 |
| ·BP神经网络模型结构 | 第110-111页 |
| ·基于BP神经网络对KOSTIAKOV入渗模型参数K、A、F0的预测 | 第111-127页 |
| ·BP神经网络对入渗系数k的预测 | 第111-116页 |
| ·BP神经网络对入渗指数α的预测 | 第116-121页 |
| ·基于BP神经网络对稳定入渗率f_0的预测 | 第121-127页 |
| ·90MIN累积入渗量I_(90)的预测 | 第127-132页 |
| 第六章 盐碱土壤水分入渗参数BP预报模型 | 第132-156页 |
| ·基于KOSTIAKOV-LEWIS模型建立盐碱土壤水分入渗参数的BP预报模型 | 第132-135页 |
| ·输入输出参数的确定 | 第133-134页 |
| ·BP神经网络模型结构 | 第134-135页 |
| ·基于BP神经网络对KOSTIAKOV入渗模型参数K、A、F0的预测 | 第135-151页 |
| ·BP神经网络对入渗系数k的预测 | 第135-139页 |
| ·BP神经网络对入渗指数α的预测 | 第139-145页 |
| ·基于BP神经网络对稳定入渗率f_0的预测 | 第145-151页 |
| ·90MIN累积入渗量I_(90)的预测 | 第151-156页 |
| 第七章 结论与展望 | 第156-160页 |
| ·研究结论 | 第156-158页 |
| ·创新点 | 第158-159页 |
| ·不足与展望 | 第159-160页 |
| 参考文献 | 第160-168页 |
| 致谢 | 第168-169页 |
| 硕士期间所获得的成果 | 第169页 |
