基于数据挖掘的气象集成预报技术的研究与应用
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9页 |
| ·本文的研究目的和研究内容 | 第9-11页 |
| ·本文的研究目的 | 第9页 |
| ·本文的研究内容 | 第9-11页 |
| 2 数据挖掘 | 第11-18页 |
| ·数据挖掘的背景 | 第11页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第13页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第13-17页 |
| ·分类预测型方法 | 第14-16页 |
| ·描述型方法 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 各子预报方法研究 | 第18-40页 |
| ·人工神经网络 | 第18-29页 |
| ·人工神经网络的基本特征与功能 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络模型 | 第20-23页 |
| ·BP 人工神经网络 | 第23-29页 |
| ·多元回归 | 第29-32页 |
| ·回归分析的数学模型 | 第30页 |
| ·最小二乘估计 | 第30-32页 |
| ·均生函数 | 第32-33页 |
| ·均生函数原理 | 第32-33页 |
| ·最优气候均态模型 | 第33-34页 |
| ·模型原理 | 第33页 |
| ·如何确定最优均值 | 第33-34页 |
| ·实验数据集描述 | 第34-36页 |
| ·各子预报方法预报效果对比 | 第36-39页 |
| ·本章总结 | 第39-40页 |
| 4 一种新的基于数据挖掘的集成预报方法 | 第40-52页 |
| ·问题的提出 | 第40-41页 |
| ·传统的集成预报 | 第41-42页 |
| ·一种新的基于数据挖掘的集成预报的设计与实现 | 第42-45页 |
| ·算法实验及结果分析 | 第45-51页 |
| ·实验平台 | 第45-46页 |
| ·与各子预报方法的比较 | 第46-48页 |
| ·与其它集成预报方法的比较 | 第48-51页 |
| ·本章总结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58页 |
| A. 硕士学位期间发表的学术论文 | 第58页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第58页 |
