基于RVM和小波变换的近海台风内核风场反演方法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 台风的形成与演变 | 第9-10页 |
| 1.1.2 台风的结构与特点 | 第10页 |
| 1.2 台风监测体系 | 第10-12页 |
| 1.2.1 气象卫星 | 第11页 |
| 1.2.2 天气雷达 | 第11-12页 |
| 1.2.3 地面监测站 | 第12页 |
| 1.3 台风预报的现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的主要结构和安排 | 第14-16页 |
| 2 基于RVM的有眼台风风场反演 | 第16-35页 |
| 2.1 数据资料 | 第17-18页 |
| 2.2 机器学习算法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 相关向量机的基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 相关向量机的应用 | 第19页 |
| 2.3 基于RVM建立有眼台风内核特征模型 | 第19-27页 |
| 2.3.1 准备实验数据 | 第20-22页 |
| 2.3.2 确定拟合方法 | 第22页 |
| 2.3.3 实验及结果分析 | 第22-27页 |
| 2.4 有眼台风风场标量模型的建立 | 第27-31页 |
| 2.4.1 实验数据 | 第27-28页 |
| 2.4.2 实验和结果分析 | 第28-31页 |
| 2.5 估算有眼台风风场的风速 | 第31-33页 |
| 2.5.1 估算的方法 | 第31-32页 |
| 2.5.2 实验和结果分析 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 3 基于RVM的无眼台风风场反演 | 第35-44页 |
| 3.1 数据资料 | 第36页 |
| 3.2 无眼台风内核特征模型建立 | 第36-40页 |
| 3.2.1 临界风半径R34 | 第36-38页 |
| 3.2.2 临界风半径R50 | 第38-40页 |
| 3.3 无眼台风风场标量的计算 | 第40-43页 |
| 3.3.1 准备实验数据 | 第41页 |
| 3.3.2 方法及结果分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 平稳小波域分层匹配算法反演台风矢量风场 | 第44-55页 |
| 4.1 图像匹配算法的应用现状 | 第44页 |
| 4.2 台风云图小波域分层匹配算法 | 第44-52页 |
| 4.2.1 离散平稳小波变换 | 第44-45页 |
| 4.2.2 小波函数和小波分解层数的选取 | 第45-46页 |
| 4.2.3 小波域分层匹配算法流程 | 第46-47页 |
| 4.2.4 实验与结果分析 | 第47-52页 |
| 4.3 描述台风风场中的运动方向 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本论文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 有待继续研究的问题 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第63-65页 |
