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林业有害生物灾害预测模型设计与实现
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林业有害生物灾害预测模型设计与实现
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-10 页
引言第10 页
1 绪论第10-19 页
　　· 选题背景第10-11 页
　　· 林业有害生物灾害预测模型研究进展第11-15 页
　　　　· 国内外林业有害生物灾害预测模型第11-13 页
　　　　· 元胞自动机与人工神经网络研究现状第13-15 页
　　　　· 林业有害生物灾害预测模型的发展趋势第15 页
　　· 研究的目的和意义第15-16 页
　　　　· 研究目的第15-16 页
　　　　· 研究意义第16 页
　　· 主要研究内容和技术路线第16-19 页
　　　　· 主要研究内容第16-17 页
　　　　· 研究方法和步骤第17 页
　　　　· 技术路线第17-19 页
2 ANN-CA Forest Pest林业有害生物灾害预测模型第19-43 页
　　· Geo-CA模型第19-22 页
　　　　· 元胞自动机第19-22 页
　　　　· 地理元胞自动机第22 页
　　· BP人工神经网络第22-27 页
　　　　· 基本概念第22-23 页
　　　　· 基本构成第23-24 页
　　　　· 训练过程概述第24-25 页
　　　　· 基本算法第25-27 页
　　· ANN-CA Forest-Pest模型建立第27-37 页
　　　　· 林业有害生物灾害发生影响因子第27-28 页
　　　　· 基本构成第28-29 页
　　　　· 基本过程第29-31 页
　　　　· 类结构设计第31-37 页
　　· ANN-CA Forest Pest软件系统第37-43 页
　　　　· 软件功能设计第37-42 页
　　　　· 软件工作流程第42-43 页
3 马尾松毛虫灾害发生合计面积的预测第43-54 页
　　· 研究区域概况第43-45 页
　　　　· 自然概况第43-44 页
　　　　· 林业资源概况第44-45 页
　　· 马尾松毛虫及其生物学特性第45-47 页
　　　　· 生活史第45 页
　　　　· 生活习性第45 页
　　　　· 形态特征第45-46 页
　　　　· 分布及危害特征第46-47 页
　　　　· 传播途径第47 页
　　　　· 天敌和防治方法第47 页
　　· 数据收集及处理第47-50 页
　　　　· 数据收集第47-48 页
　　　　· 数据处理第48-50 页
　　　　· 数据分析方法的说明第50 页
　　· ANN-CA Forest Pest模型具体设定第50-51 页
　　· 模型运行结果及分析第51-54 页
　　　　· 模型运行结果第51-52 页
　　　　· 运行结果分析第52-54 页
4 美国白蛾灾害发生区域的预测第54-76 页
　　· 研究区域概况第54-56 页
　　　　· 自然概况第54-55 页
　　　　· 林业资源概况第55-56 页
　　· 美国白蛾及其生物学特性第56-58 页
　　　　· 生活史第56 页
　　　　· 生活习性第56 页
　　　　· 形态特征第56-57 页
　　　　· 分布及危害特征第57-58 页
　　　　· 传播途径第58 页
　　　　· 天敌和防治方法第58 页
　　· 数据收集及处理第58-69 页
　　　　· 数据收集第58-60 页
　　　　· 数据处理第60-69 页
　　　　· 数据分析方法的说明第69 页
　　· ANN-CA Forest Pest模型具体设定第69-70 页
　　　　· 地理元胞自动机模型具体设定第69 页
　　　　· BP人工神经网络模型具体设定第69-70 页
　　　　· 训练样本选择第70 页
　　· 模型运行结果及分析第70-73 页
　　　　· 模型运行结果第70-73 页
　　　　· 运行结果分析第73 页
　　· 林业有害生物灾害预测模型体系的建立第73-76 页
5 结论、创新点与讨论第76-78 页
　　· 结论第76 页
　　· 创新点第76-77 页
　　· 讨论第77-78 页
　　　　· 元胞自动机模型的局限性第77 页
　　　　· 人工神经网络模型的局限性第77 页
　　　　· 林业有害生物灾害预测的局限性第77-78 页
参考文献第78-81 页
个人简介第81-82 页
导师简介第82-83 页
致谢第83页

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