| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究发展与现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外的发展与现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内的发展与现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要内容和结构 | 第14-15页 |
| 第二章 质量检验方法及数据挖掘方法研究 | 第15-22页 |
| 2.1 数值预报质量检验方法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 降水预报检验 | 第15-17页 |
| 2.1.2 温度预报检验 | 第17-18页 |
| 2.1.3 检验要素 | 第18页 |
| 2.2 数据挖掘方法简介 | 第18-20页 |
| 2.3 神经网络预测方法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 人工神经网络的神经元模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 人工神经网络 | 第21-22页 |
| 第三章 气象数据分析系统设计与实现 | 第22-45页 |
| 3.1 气象数据分析系统的功能需求 | 第22-23页 |
| 3.2 气象数据分析系统的设计 | 第23-24页 |
| 3.2.1 系统总体设计 | 第23-24页 |
| 3.2.2 系统功能 | 第24页 |
| 3.3 数据库系统的设计 | 第24-29页 |
| 3.3.1 数据库需求分析 | 第24-25页 |
| 3.3.2 数据库结构设计 | 第25-28页 |
| 3.3.3 数据库安全性设计 | 第28-29页 |
| 3.4 数据采集模块的设计 | 第29-32页 |
| 3.4.1 数据标准化 | 第30-32页 |
| 3.4.2 计算核心数据表的目标数据 | 第32页 |
| 3.5 气象数据分析系统后端架构 | 第32-34页 |
| 3.5.1 MVC框架简介 | 第32-33页 |
| 3.5.2 后端MVC架构的设计与实现 | 第33-34页 |
| 3.6 气象数据分析系统前端实现 | 第34-37页 |
| 3.6.1 前端模块的整体设计 | 第35页 |
| 3.6.2 前端模块详细设计 | 第35-37页 |
| 3.7 气象数据分析系统的性能优化 | 第37-39页 |
| 3.7.1 数据表及磁盘IO优化 | 第37-38页 |
| 3.7.2 数据仓库结构优化 | 第38-39页 |
| 3.8 气象数据分析系统的应用 | 第39-45页 |
| 第四章 通过BP神经网络进行数值天气预报 | 第45-56页 |
| 4.1 BP神经网络算法 | 第45-48页 |
| 4.1.1 BP神经网络概述 | 第45页 |
| 4.1.2 BP神经网算法推导 | 第45-48页 |
| 4.2 数值天气预报模型 | 第48-54页 |
| 4.2.1 数值天气预报模型的设计 | 第48-50页 |
| 4.2.2 数值天气预报模型的实现 | 第50-54页 |
| 4.3 验证BP神经网络气象数据预测模型的数据预测结果 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 存在的问题和展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-60页 |