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温室能耗与作物产量预测研究及Android监测系统设计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题背景与意义第11-12页
    1.2 温室监控技术概述第12-15页
        1.2.1 温室监控技术第12-13页
        1.2.2 国内研究情况第13-14页
        1.2.3 国外研究情况第14页
        1.2.4 温室监控发展趋势第14-15页
    1.3 温室模型的研究现状第15-17页
        1.3.1 温室气候模型的研究第16页
        1.3.2 作物产量模型的研究第16-17页
    1.4 模型参数辨识的发展第17-18页
    1.5 本文研究内容与方法第18-21页
第2章 温室模型研究第21-33页
    2.1 引言第21-22页
    2.2 温室能量流动模型建立第22-27页
        2.2.1 Venlo型温室简介第22-23页
        2.2.2 Venlo型温室能量流动模型第23-26页
        2.2.3 能量流动模型参数的选择第26-27页
    2.3 作物物质流动模型第27-31页
        2.3.1 光合作用模型第28-29页
        2.3.2 缓冲层物质流动模型第29-30页
        2.3.3 果实物质转化模型第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第3章 参数辨识的算法研究第33-47页
    3.1 引言第33页
    3.2 遗传算法第33-36页
        3.2.1 GA的算法流程第34-35页
        3.2.2 GA的参数设置第35页
        3.2.3 GA的优缺点第35-36页
    3.3 粒子群算法第36-41页
        3.3.1 PSO的算法流程第36-38页
        3.3.2 PSO粒子更新过程第38-39页
        3.3.3 PSO的参数设置第39页
        3.3.4 PSO的优缺点第39-40页
        3.3.5 GA与PSO的比较第40-41页
    3.4 改进型PSO-GA算法第41-45页
        3.4.1 算法概述和流程第41-42页
        3.4.2 PSO算子操作第42-43页
        3.4.3 GA算子操作第43-44页
        3.4.4 自适应算子操作第44-45页
    3.5 本章小结第45-47页
第4章 模型验证与模拟分析第47-57页
    4.1 引言第47页
    4.2 试验温室概述第47-49页
    4.3 温室模型验证与模拟第49-54页
        4.3.1 模型参数辨识第49-51页
        4.3.2 温室能耗模拟第51-53页
        4.3.3 温室能耗模拟预测第53-54页
        4.3.4 番茄干物质积累量模拟第54页
    4.4 本章小结第54-57页
第5章 温室远程监测系统设计第57-67页
    5.1 引言第57页
    5.2 系统需求分析第57页
    5.3 温室远程监测总体设计第57-60页
        5.3.1 系统硬件结构第58-59页
        5.3.2 系统的软件设计第59-60页
    5.4 主机监控程序设计第60-61页
    5.5 服务器程序设计第61-64页
        5.5.1 与监控程序的通信第62-63页
        5.5.2 读取SQL Server数据库第63页
        5.5.3 与Android客户端的通信第63-64页
    5.6 本章小结第64-67页
第6章 客户端的设计与实现第67-83页
    6.1 引言第67页
    6.2 Android客户端开发基础第67-69页
        6.2.1 Android开发环境第67-68页
        6.2.2 Android应用架构第68-69页
    6.3 Android与服务器通信第69-71页
        6.3.1 通信方式第69-70页
        6.3.2 JSON数据解析第70-71页
    6.4 主要功能界面实现第71-81页
        6.4.1 登录界面第72-74页
        6.4.2 主界面第74-76页
        6.4.3 环境界面第76-79页
        6.4.4 控制界面第79-80页
        6.4.5 预测信息界面第80-81页
    6.5 本章小结第81-83页
第7章 结论与展望第83-85页
    7.1 结论第83页
    7.2 创新点第83页
    7.3 展望第83-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-90页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第90页

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