神经网络用于地基辐射计大气参量反演算法研究

摘要	第4-5页
Abstract	第5-6页
第1章 绪论	第9-14页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 本文研究内容和结构安排	第12-14页
第2章 地基辐射计大气参数反演理论	第14-30页
2.1 大气微波传输理论	第14-27页
2.2 大气参量反演原理	第27-29页
2.3 本章小结	第29-30页
第3章 神经网络算法研究	第30-42页
3.1 BP神经网络算法原理	第30-35页
3.2 BP网络算法的改进	第35-37页
3.3 改进后的BP网络算法的实现	第37-41页
3.4 本章小结	第41-42页
第4章 大气参量的反演	第42-57页
4.1 数据预处理	第42-45页
4.2 晴天温湿廓线的反演	第45-52页
4.3 云天液态水总量反演	第52-56页
4.4 本章小结	第56-57页
第5章 大气参数反演精度的影响因素分析	第57-69页
5.1 地表参量对大气参量反演的影响研究	第57-60页
5.2 云信息对大气参量反演的影响研究	第60-64页
5.3 分季节反演温湿廓线	第64-66页
5.4 反演结果与RPG输出结果对比	第66-68页
5.5 本章小结	第68-69页
第6章 总结和展望	第69-71页
6.1 总结	第69-70页
6.2 展望	第70-71页
致谢	第71-72页
攻读硕士学位期间的科研项目及文章	第72-73页
参考文献	第73-78页