基于LS-SVM和COM技术的作物需水量预测系统研究的开题报告.docx

基于LS-SVM和COM技术的作物需水量预测系统研究的开题报告

一、研究背景和意义：

随着全球气候变化和水资源短缺的加剧，作物需水量预测成为农业水资源管理中的一项重要任务。准确的作物需水量预测能够实现农业生产高效用水，调控农业生产结构，提高农业经济效益，保障农民生计，促进区域农业可持续发展。因此，开发一套准确可靠的作物需水量预测系统具有重要意义。

二、研究内容和方法：

本项目旨在结合LS-SVM（LeastSquareSupportVectorMachine）和COM（CoefficientofOptimismMethod）技术，开发一套作物需水量预测系统。主要研究内容包括：

1.收集作物需水量预测所需的气象、土壤、作物等相关数据，构建数据集。

2.探究LS-SVM和COM技术在作物需水量预测中的应用方法，建立作物需水量预测模型。

3.对建立的模型进行验证和优化，提高预测精度。

4.将建立的作物需水量预测模型应用于实际农业生产中，实现对农业水资源的合理利用和保障。

本项目的研究方法主要包括：文献研究法、实地调查法、统计分析法、编程开发法等。

三、研究计划和进度：

1.第一年（2021年）：完成对作物需水量预测技术的文献调研，并在选定的试验区域进行实地调查和数据采集工作；

2.第二年（2022年）：探究LS-SVM和COM技术在作物需水量预测中的应用方法，建立作物需水量预测模型；

3.第三年（2023年）：对建立的模型进行验证和优化，提高预测精度，并完成所开发的作物需水量预测系统，进行实际测试和应用。

四、论文创新点：

1.本文结合LS-SVM和COM技术，开发一套高效准确的作物需水量预测系统，为农业生产提供科学依据。

2.本文将研究成果应用于实际农业生产中，检验其可行性和实用性，为水资源管理、农业发展等提供重要支撑。