人工神经网络在雷达定量测量降水中的研究与实现
| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·前言 | 第9页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外发展现状 | 第10-12页 |
| ·国内发展现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容和章节安排 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 雷达定量测量降水的原理和方法 | 第15-24页 |
| ·雷达测量降水原理 | 第15-18页 |
| ·雷达电磁波对降水粒子的散射 | 第15-16页 |
| ·电磁波的衰减 | 第16-17页 |
| ·Z-I关系分析 | 第17-18页 |
| ·Z-I关系法 | 第18-19页 |
| ·统计Z-I关系法 | 第18页 |
| ·最优化Z-I关系法 | 第18-19页 |
| ·概率配对法 | 第19页 |
| ·雷达雨量计联合估测法 | 第19-23页 |
| ·平均校正法 | 第20页 |
| ·最优插值法 | 第20-21页 |
| ·变分法 | 第21-22页 |
| ·自适应卡尔曼滤波法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 人工神经网络简介 | 第24-31页 |
| ·神经网络概述 | 第24-25页 |
| ·神经网络主要研究内容 | 第24-25页 |
| ·神经网络的特点 | 第25页 |
| ·人工神经元模型 | 第25-27页 |
| ·神经元建模 | 第25-26页 |
| ·神经元的传递函数 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络模型 | 第27-30页 |
| ·网络拓扑结构类型 | 第27-29页 |
| ·网络信息流向类型 | 第29-30页 |
| ·人工神经网络在雷达定量测量降水中的适用性 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 神经网络在雷达定量测量降雨中的应用 | 第31-42页 |
| ·BP神经网络 | 第31-33页 |
| ·BP算法 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络模型 | 第32-33页 |
| ·RBF神经网络 | 第33-35页 |
| ·网络模型 | 第33-34页 |
| ·径向基函数与插值问题 | 第34-35页 |
| ·资料预处理 | 第35-37页 |
| ·基于神经网络的雷达估测降水 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络参数配置 | 第37页 |
| ·RBF神经网络参数配置 | 第37-38页 |
| ·实验结果和分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 雷达定量测量降水系统的设计与实现 | 第42-59页 |
| ·雷达定量测量降水系统概述 | 第42页 |
| ·系统架构 | 第42-43页 |
| ·系统设计与实现 | 第43-58页 |
| ·开发工具及运行环境 | 第43页 |
| ·资料输入模块 | 第43-44页 |
| ·资料预处理模块 | 第44-48页 |
| ·雷达回波反演模块 | 第48-51页 |
| ·显示模块 | 第51-55页 |
| ·降水预警模块 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 展望与总结 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录一 缩写词表 | 第68-69页 |
| 附录二 文本对应图表 | 第69-70页 |
