利用遗传神经网络技术对地震预测的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景和现状 | 第8-9页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·论文内容及组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 几种比较常用的预测方法 | 第12-16页 |
| ·小波预测法 | 第12页 |
| ·时间序列法 | 第12-13页 |
| ·回归分析法 | 第13-14页 |
| ·神经网络法 | 第14页 |
| ·神经网络在预测应用的现状 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 BP网络对地震的预测 | 第16-30页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第17页 |
| ·神经网络基本理论 | 第17-20页 |
| ·神经网络的特点 | 第20页 |
| ·BP神经网络基本原理 | 第20-24页 |
| ·BP神经网络模型与结构 | 第20-24页 |
| ·BP网络的设计与实现 | 第24-28页 |
| ·MATLAB工具箱中的BP网络 | 第24-26页 |
| ·介绍BP神经网络仿真函数 | 第26页 |
| ·BP网络的设计 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络对地震的预测 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 遗传算法对神经网络的优化 | 第30-41页 |
| ·遗传算法概念 | 第30-33页 |
| ·遗传算法生物学理论基础 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的定义及特点 | 第31-33页 |
| ·遗传算法的操作 | 第33-35页 |
| ·基本术语 | 第33-34页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的操作步骤 | 第35-37页 |
| ·遗传算法和神经网络的融合 | 第37-40页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络的权值 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 遗传算法和神经网络结合预测地震 | 第41-50页 |
| ·建立遗传神经网络模型 | 第41-44页 |
| ·准备样本数据 | 第41-42页 |
| ·遗传算法优化神经网络 | 第42-43页 |
| ·设计神经网络 | 第43-44页 |
| ·设置遗传参数 | 第44页 |
| ·利用MATLAB进行仿真测试结果 | 第44-49页 |
| ·结果分析比较 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结和展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录A 图索引 | 第55页 |
| 附录B 表索引 | 第55-56页 |
| Appendix A.Figure Index | 第56页 |
| Appendix B.Table Index | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第58-59页 |
| 导师、作者简介 | 第59-60页 |
