| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 一、绪论 | 第9-14页 |
| （一） 引言 | 第9页 |
| （二） 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| （三） 本文的主要研究内容及其安排 | 第12-14页 |
| 二、神经网络集合预报模型原理与方法 | 第14-26页 |
| （一） 神经网络的结构与算法 | 第14-18页 |
| 1. 神经元模型 | 第14-15页 |
| 2. 网络结构 | 第15-17页 |
| 3. 学习算法 | 第17-18页 |
| （二） 神经网络集合预报建模方法 | 第18-26页 |
| 1. 遗传算法的基本原理简介 | 第19-22页 |
| 2. 神经网络集合预报个体生成方法及模型的输出结论 | 第22-26页 |
| 三、预报因子的核主成分分析方法 | 第26-32页 |
| （一） 主成分分析 | 第26-29页 |
| （二） 核主成分分析 | 第29-31页 |
| （三） 核主成分分析在神经网络集合预报模型输入处理中的应用 | 第31-32页 |
| 四、台风强度的神经网络集合预报建模试验 | 第32-40页 |
| （一） 预报对象与预报因子处理 | 第32-33页 |
| （二） 非线性核主成分的神经网络台风强度集合预报建模试验 | 第33-37页 |
| （三） 试验结果分析 | 第37-40页 |
| 五、小结与讨论 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文目录 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
