基于数据挖掘和人工智能的参考作物腾发量预测

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基于数据挖掘和人工智能的参考作物腾发量预测

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基于数据挖掘和人工智能的参考作物腾发量预测

论文目录
致谢	第1-7页
摘要	第7-9页
ABSTRACT	第9-15页
英文缩略列表	第15-18页
第1章绪论	第18-28页
1.1 研究目的及意义	第18-19页
1.2 国内外研究进展	第19-26页
1.2.1 基于神经网络的ET_0预测	第19-21页
1.2.2 基于基因表达式编程的ET_0预测	第21页
1.2.3 基于自适应神经模糊推理系统的ET_0预测	第21-22页
1.2.4 基于支持向量机的ET_0预测	第22-23页
1.2.5 基于灰色关联的ET_0预测	第23页
1.2.6 基于时间序列的ET_0预测	第23-24页
1.2.7 基于投影寻踪回归的ET_0预测	第24-26页
1.3 研究内容和方法	第26页
1.4 技术路线	第26-28页
第2章参考作物蒸发蒸腾量的计算方法比较研究	第28-44页
2.1 基本资料	第28页
2.2 参考作物蒸发蒸腾量的计算方法	第28-33页
2.2.1 Penman Monteith公式	第29-32页
2.2.2 Hargreaves公式及其修正公式	第32页
2.2.3 Irmark-Allen公式	第32页
2.2.4 Priestley-Taylor公式	第32页
2.2.5 Makkink公式	第32-33页
2.2.6 Turc公式	第33页
2.3 模型的评价指标	第33-34页
2.4 各种公式计算结果对比分析	第34-43页
2.4.1 FAO-PM公式与其他公式计算结果的线性回归分析	第34页
2.4.2 标准值与计算值之间的误差分析	第34-37页
2.4.3 各种公式在各地区适应性综合评价	第37-43页
2.5 本章小结	第43-44页
第3章基于遗传算法优化的模糊C均值聚类的气象站聚类	第44-52页
3.1 模糊C均值聚类	第44-46页
3.2 遗传算法	第46-49页
3.3 基于遗传算法的模糊C均值聚类	第49-50页
3.4 气象站的聚类结果分析	第50-51页
3.5 本章小结	第51-52页
第4章基于GAMMA TEST的气象因素筛选	第52-62页
4.1 GAMMA TEST的理论基础	第52-55页
4.1.1 Gamma test的基本算法	第52-53页
4.1.2 Gamma test的应用	第53-55页
4.2 GAMMA TEST的有效性验证	第55-57页
4.3 基于GAMMA TEST的气象因素筛选	第57-61页
4.4 本章小结	第61-62页
第5章基于ELM模型的参考作物腾发量预测	第62-77页
5.1 ELM算法概述	第62-65页
5.2 ELM模型的训练以及验证	第65-76页
5.3 本章小结	第76-77页
第6章结论与展望	第77-79页
6.1 结论	第77-78页
6.2 创新点	第78页
6.3 展望	第78-79页
参考文献	第79-83页
附录	第83-92页
作者简介	第92-93页
硕士期间参与的科研项目及成果	第93页

本篇论文共93页，点击这进入下载页面。

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