自动气象站温湿度传感器观测数据分析及修正算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 温湿度传感器的影响因子分析研究 | 第13-30页 |
| ·温湿度传感器观测数据质量保证方案原理 | 第13页 |
| ·HMP45D型温湿度传感器 | 第13-15页 |
| ·湿度传感器影响因子分析及实验 | 第15-24页 |
| ·影响因子理论分析研究 | 第15-19页 |
| ·温度影响实验方案设计 | 第19-22页 |
| ·实验数据处理及结果 | 第22-24页 |
| ·温度传感器影响因子分析及实验 | 第24-29页 |
| ·影响因子理论分析研究 | 第24-26页 |
| ·湿度影响实验方案设计 | 第26-28页 |
| ·实验数据处理及结果 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 湿度传感器的影响因子修正算法模型 | 第30-48页 |
| ·改进的GA-BP神经网络算法 | 第30-39页 |
| ·温度补偿原理及算法模型建立 | 第30-32页 |
| ·改进的遗传算法 | 第32-35页 |
| ·实验仿真 | 第35-36页 |
| ·湿度传感器温度补偿的实现 | 第36-37页 |
| ·算法性能分析研究 | 第37-39页 |
| ·最小二乘多项式和RBF神经网络融合算法 | 第39-47页 |
| ·温度补偿原理及结构设计 | 第39-40页 |
| ·最小二乘算法 | 第40-42页 |
| ·RBF神经网络算法模型 | 第42-43页 |
| ·融合算法模型性能评价 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 温度传感器的影响因子修正算法模型 | 第48-56页 |
| ·傅立叶基函数神经网络非线性补偿模型 | 第48-51页 |
| ·傅立叶基函数神经网络模型 | 第48-50页 |
| ·傅立叶基函数神经网络算法收敛性研究 | 第50-51页 |
| ·神经网络的训练过程 | 第51页 |
| ·仿真及结果分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 温湿度传感器测量结果的不确定度评估 | 第56-65页 |
| ·测量不确定度原理及评定方法思路 | 第56-58页 |
| ·测量不确定度评定数学模型 | 第58-59页 |
| ·温度传感器不确定度评估 | 第59-62页 |
| ·不确定度A类及B类评定 | 第59-61页 |
| ·合成标准不确定度及扩展不确定度评定 | 第61-62页 |
| ·湿度传感器不确定度评估 | 第62-64页 |
| ·不确定度A类及B类评定 | 第62-64页 |
| ·合成标准不确定度及扩展不确定度评定 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第72页 |
| 攻读硕士学位期间参加项目情况 | 第72页 |
