摘要
第1章绪论
1．1研究背景及意义
1．2研究现状
1．2．1作物生长预测模型研究现状
1．2．2温室环境及施肥量调控研究现状
1．3本文主要研究内容
1．4本文组成结构
第2章温室番茄生长环境因子的分析
2．1番茄生长相关的影响因子分析
2．2影响番茄产量参数的筛选
2．2．1影响因子的灰色关联度分析
2．2．3灰色关联度分析结果
2．3数据的获取与处理
2．3．1数据来源
2．3．2数据预处理
2．5本章小结
第3章温室番茄产量预测模型
3．1基础理论
3．1．1广义回归神经网络
3．1．2樽海鞘算法
3．2基于CASSA-GRNN的产量预测模型
3．2．1樽海鞘算法的改进方法
3．2．2改进樽海鞘算法的测试
3．2．3樽海鞘算法优化广义回归神经网络
3．3实验与结果分析
3．3．1预测模型所需数据展示
3．3．2模型评价标准
3．3．3不同预测模型测试结果对比
3．4本章小结
第4章温室番茄施肥量调控模型
4．1优化调控算法
4．1．1优化问题描述
4．1．2优化方法描述
4．2粒子群算法的原理
4．3改进粒子群算法
4．3．1粒子群算法的分析与改进
4．3．2改进粒子群算法的测试
4．4施肥量调控模型实验结果
4．5本章小结
第5章温室番茄施肥调控系统设计与实现
5．1系统整体设计
5．1．1开发工具的选择
5．1．2产量预测模块设计
5．1．3施肥调控模块设计
5．2软件平台的实现
5．2．1产量预测模块功能实现
5．2．2施肥调控模块功能实现
5．3系统硬件描述
5．3．1系统硬件功能设计
5．3．2调控效果对比
5．4本章小结
结论
参考文献
致谢
攻读学位期间取得学术成果
声明
黑龙江大学;
