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浑蒲灌区作物需水量实时预报研究

摘要第1-10页
Abstract第10-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·课题研究的意义和目的第12页
   ·国内外发展概况第12-17页
     ·实时灌溉预报的发展概况第12-13页
     ·参考作物需水量(ET_0)的相关研究进展第13-15页
     ·人工神经网络的发展概况第15-17页
     ·粒子群算法的发展与应用第17页
   ·研究内容和方法第17-18页
   ·浑蒲灌区概况第18-20页
第二章 基于粒子群优化算法的BP神经网络第20-30页
   ·BP神经网络第20-22页
     ·BP神经网络学习规则第20-21页
     ·BP神经网络的特点第21-22页
   ·粒子群优化算法第22-27页
     ·粒子群优化算法的基本思想第22-24页
     ·参数分析第24-25页
     ·粒子群算法的基本流程第25-27页
     ·粒子群算法的特点第27页
   ·基于粒子群优化的BP神经网络模型(PSO-BP)第27-30页
     ·基于粒子群优化的BP神经网络算法流程第28-29页
     ·基于粒子群优化的BP神经网络特点第29-30页
第三章 浑蒲灌区作物需水量实时预报第30-66页
   ·参考作物需水量的分析计算模型(Penman-Monteith公式)第30-34页
   ·基于PSO-BP的逐日参考作物需水量的预测第34-54页
     ·样本的选取与数据处理第34-37页
     ·PSO-BP网络模型的构建第37-43页
     ·基于PSO-BP网络模型的参考作物需水量预测结果分析第43-54页
   ·作物需水量的预测第54-61页
     ·作物需水量的定义第54页
     ·作物需水量的测定第54-57页
     ·作物需水量的计算第57-61页
   ·基于Matlab7.0的灌区作物需水量实时预报软件开发第61-66页
     ·系统开发原则第61页
     ·软件结构与功能第61-66页
第四章 结论与建议第66-68页
 (1)结论第66页
 (2)建议第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-73页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第73页

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