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基于BP神经网络的降雨量预测研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 研究内容及论文结构安排第12-14页
第2章 数据处理方法与常用预测模型概述第14-20页
    2.1 GS定阶第14-15页
    2.2 EMD算法第15-16页
    2.3 BPNN模型第16-18页
    2.4 SVR模型第18-20页
第3章 EMD-GS-IV-REMCC-BPNN模型构建及其效果验证第20-28页
    3.1 引言第20页
    3.2 EMD-GS-IV-REMCC-BPNN模型第20-23页
    3.3 模型验证数据及预测评价标准第23-24页
        3.3.1 数据来源第23页
        3.3.2 预测评价指标第23-24页
    3.4 结果分析与讨论第24-27页
        3.4.1 参比模型第24页
        3.4.2 对比分析第24-27页
    3.5 本章小结第27-28页
第4章 基于EMD-GS-IV-REMCC-BPNN的降雨量一维时间序列预测第28-36页
    4.1 引言第28页
    4.2 数据来源及预测评价指标第28-30页
        4.2.1 数据来源第28-30页
        4.2.2 预测评价指标第30页
    4.3 结果分析与讨论第30-35页
        4.3.1 参比模型第30页
        4.3.2 结果对比第30-34页
        4.3.3 讨论第34-35页
    4.4 本章小结第35-36页
第5章 基于太阳黑子与EMD-GS-IV-REMCC-BPNN的降雨量预测第36-41页
    5.1 太阳黑子简介及模型验证第36页
    5.2 数据来源及预测评价标准第36-38页
        5.2.1 数据来源第36-38页
        5.2.2 预测评价指标第38页
    5.3 结果分析第38-41页
第6章 总结与展望第41-43页
    6.1 总结第41页
    6.2 展望第41-43页
参考文献第43-47页
致谢第47-48页
作者简介第48页

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