支持向量机在冰雹灾害预测预警中的应用--以阿克苏地区为例
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1.绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 文献综述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国内外冰雹灾害预测预警的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内外支持向量机的研究与应用进展 | 第12-13页 |
| 1.3 主要内容和研究方法 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 技术路线图 | 第15-16页 |
| 2.基于SVM和小波变换的雹云识别模型研究 | 第16-22页 |
| 2.1 SVM简介 | 第16-17页 |
| 2.2 小波变换简介 | 第17-18页 |
| 2.3 雹云识别模型的建立 | 第18-21页 |
| 2.3.1 建模具体步骤 | 第18-19页 |
| 2.3.2 训练及检验SVM分类模型 | 第19-21页 |
| 2.3.3 结果分析 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3.基于SVM和雷达回波反射率的雹云识别模型研究 | 第22-27页 |
| 3.1 雷达回波反射率图像的强度特征 | 第22-24页 |
| 3.2 大雨、冰雹分类模型 | 第24-26页 |
| 3.2.1 数据的筛选与处理 | 第24页 |
| 3.2.2 训练及检验SVM分类模型 | 第24-25页 |
| 3.2.3 实验结果及误差分析 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 4.阿克苏地区农业防雹方法研究 | 第27-32页 |
| 4.1 阿克苏地区农业防雹的重要性 | 第27-28页 |
| 4.1.1 阿克苏地区农业发展现状 | 第27页 |
| 4.1.2 雹灾对阿克苏地区农业的影响 | 第27-28页 |
| 4.2 阿克苏地区农业防雹的新方法 | 第28-30页 |
| 4.2.1 数据的筛选与处理 | 第28-29页 |
| 4.2.2 训练及检验SVM分类模型 | 第29-30页 |
| 4.2.3 实验结果及误差分析 | 第30页 |
| 4.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 5.基于SVM的雹云灾害预测预警综合方法 | 第32-39页 |
| 5.1 小波变换结合雷达图像像素的统计测度的方法 | 第32-33页 |
| 5.1.1 数据的提取与处理 | 第32页 |
| 5.1.2 训练及检验SVM分类模型 | 第32-33页 |
| 5.2 小波变换结合雷达图像像素面积比的方法 | 第33-35页 |
| 5.2.1 数据的提取与处理 | 第33-34页 |
| 5.2.2 训练及检验SVM分类模型 | 第34-35页 |
| 5.3 雷达图像像素的统计测度结合面积比的方法 | 第35-38页 |
| 5.3.1 数据的提取与处理 | 第36页 |
| 5.3.2 训练及检验SVM分类模型 | 第36-38页 |
| 5.4 结果分析 | 第38页 |
| 5.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 6.结论与展望 | 第39-41页 |
| 6.1 结论 | 第39-40页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文以及科研情况 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
