“列车效应”的暴雨识别及预报模型研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 引言 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文工作安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于雷达的特征数据库构建 | 第15-26页 |
| 2.1 雷达的工作原理 | 第15-16页 |
| 2.2 基于雷达的特征提取 | 第16-23页 |
| 2.2.1 雷达反射率图 | 第16-18页 |
| 2.2.2 特征提取 | 第18-23页 |
| 2.3 特征数据库建立 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于数据挖掘的“列车效应”识别模型构建 | 第26-35页 |
| 3.1 数据挖掘 | 第26-28页 |
| 3.2 粗糙集理论 | 第28-34页 |
| 3.2.1 粗糙集理论基本概念 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于粗糙集理论的规则挖掘和模型建立 | 第29-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 “列车效应”的自动识别、跟踪及外推 | 第35-54页 |
| 4.1 预处理 | 第35-39页 |
| 4.1.1 回波面积预处理 | 第35-36页 |
| 4.1.2 腐蚀与膨胀 | 第36-38页 |
| 4.1.3 消除超折射 | 第38-39页 |
| 4.2 初步拟合 | 第39-42页 |
| 4.2.1 最小二乘法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 中心点的转化 | 第41-42页 |
| 4.3 自动聚类 | 第42-44页 |
| 4.4 二次拟合 | 第44-45页 |
| 4.5 “列车效应”的自动识别 | 第45-47页 |
| 4.5.1 形态识别—初判 | 第45-46页 |
| 4.5.2 模型识别 | 第46-47页 |
| 4.6 “列车效应”的跟踪 | 第47-50页 |
| 4.7 时间序列的构造及外推 | 第50-53页 |
| 4.8 本章总结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 系统总体框架 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
