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BP神经网络在预报误差订正中的应用研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 误差订正方法介绍第10-13页
        1.1.1 预报误差的来源第10页
        1.1.2 初始预报误差订正第10-11页
        1.1.3 模式误差订正第11-13页
            1.1.3.1 模式误差订正分类第11页
            1.1.3.2 模式误差订正方法第11-13页
    1.2 本文工作和内容安排第13-15页
        1.2.1 本文工作第13页
        1.2.2 创新点第13页
        1.2.3 内容安排第13-15页
第二章 方法介绍第15-21页
    2.1 EOF介绍第15-16页
    2.2 EMD介绍第16-18页
        2.2.1 本征模态函数第17-18页
    2.3 BP人工神经网络介绍第18-21页
        2.3.1 误差反传算法的简单介绍第19-21页
第三章 预报误差的性质和特点分析第21-35页
    3.1 资料说明第21页
    3.2 预报误差的基本统计特征第21-25页
        3.2.1 平均预报误差的空间分布特征第21-22页
        3.2.2 预报误差的标准差分布第22-23页
        3.2.3 预报误差数据的分布检验第23-25页
    3.3 预报误差的经验正交分解(EOF)第25-27页
    3.4 预报误差经验模态分解(EMD)第27-35页
        3.4.1 方法步骤第27-28页
        3.4.2 结果及分析第28-33页
        3.4.3 EMD分解小结第33-35页
第四章 利用BP神经网络订正非系统性预报误差第35-47页
    4.1 资料说明及资料预处理第35-36页
    4.2 利用BP神经网络建立预报误差时间序列订正模型的方法第36-37页
    4.3 利用BP神经网络建立预报误差时间序列订正模型的步骤第37-40页
        4.3.1 BP神经网络的输入输出的确定第38-39页
        4.3.2 BP神经网络建立和初始化第39页
        4.3.3 BP神经网络的训练第39-40页
    4.4 预报误差订正效果检验第40-45页
    4.5 本章小结第45-47页
第五章 利用BP神经网络建立状态变量和非系统性预报误差之间的映射关系第47-55页
    5.1 资料使用及建立BP神经网络的步骤第47-48页
    5.2 BP神经网络的建立和训练第48-50页
        5.2.1 BP神经网络输入输出确定第48-49页
        5.2.2 BP神经网络的建立和初始化第49页
        5.2.3 BP神经网络的训练第49-50页
    5.3 对BP神经网络进行训练并检验预测效果第50-54页
    5.4 小结第54-55页
第六章 结论与讨论第55-57页
参考文献第57-60页
在学期间的研究成果第60-61页
致谢第61页

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