| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 滴灌单点源滴灌实验的进展 | 第11-14页 |
| 1.2.2 灌溉量预测方法国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 单点源滴灌条件下土壤入渗特性研究 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 试验部分 | 第20-24页 |
| 2.2.1 试验材料和设备 | 第20-22页 |
| 2.2.2 试验方法及内容 | 第22-24页 |
| 2.3 试验设备校验 | 第24-26页 |
| 2.3.1 蠕动泵转速和滴头流量间的关系 | 第24-25页 |
| 2.3.2 TDR传感器的校正 | 第25-26页 |
| 2.4 讨论部分 | 第26-30页 |
| 2.4.1 滴头流量对单点源滴灌湿润锋运移的影响 | 第26-28页 |
| 2.4.2 灌水量对单点源滴灌湿润锋运移的影响 | 第28-29页 |
| 2.4.3 初始含水量对单点源滴灌湿润锋运移的影响 | 第29页 |
| 2.4.4 停止滴灌后土壤含水量的变化规律 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于键逾渗模型的灌区自适应划分算法 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 图论相关知识 | 第32-34页 |
| 3.2.1 图的相关概念 | 第32-33页 |
| 3.2.2 图的矩阵表示 | 第33页 |
| 3.2.3 图的连通性矩阵判别法 | 第33页 |
| 3.2.4 键逾渗模型 | 第33-34页 |
| 3.3 基本键逾渗模型的合理性分析 | 第34-35页 |
| 3.4 指标的设计 | 第35-36页 |
| 3.5 基本控制单元划分算法流程 | 第36-37页 |
| 3.6 基于键渝渗模型的灌区自适应划分算法MATLAB仿真 | 第37-39页 |
| 3.7 基于键渝渗模型的灌区自适应划分算法验证 | 第39-41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 遗传算法优化BP神经网络的需水量预测模型 | 第42-60页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 BP神经网络概述 | 第43-46页 |
| 4.2.1 BP神经网络的原理和结构 | 第43-44页 |
| 4.2.2 BP神经网络训练过程 | 第44-45页 |
| 4.2.3 BP神经网络的优缺点 | 第45-46页 |
| 4.3 遗传算法概述 | 第46-49页 |
| 4.3.1 遗传算法的原理 | 第46-47页 |
| 4.3.2 遗传算法的要素 | 第47-48页 |
| 4.3.3 遗传算法优化BP神经网络流程 | 第48-49页 |
| 4.4 遗传算法优化BP神经网络的需水量预测模型设计 | 第49-54页 |
| 4.4.1 数据的选取 | 第49页 |
| 4.4.2 数据样本的预处理 | 第49-50页 |
| 4.4.3 BP神经网络模型参数确定 | 第50-53页 |
| 4.4.4 遗传算法相关参数确定 | 第53-54页 |
| 4.5 需水量预测模型的建立及预测效果验证 | 第54-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 温室内黄瓜的需水量软件设计 | 第60-66页 |
| 5.1 编制软件介绍 | 第60-61页 |
| 5.1.1 MATLAB GUI的设计原则 | 第60页 |
| 5.1.2 MATLAB GUI创建步骤 | 第60-61页 |
| 5.2 温室内黄瓜需水量预测系统的实现 | 第61-65页 |
| 5.2.1 功能模块设计 | 第61页 |
| 5.2.2 界面设计 | 第61-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文总结 | 第66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第76-78页 |
| 附录B 实验原始数据 | 第78-79页 |
