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利用人工神经网络方法反演晴空大气湿度廓线的研究

摘要第1-8页
Abstract第8-9页
第一章 前言第9-15页
   ·研究的目的和意义第9-10页
   ·国内外研究进展第10-13页
   ·本文主要研究内容第13-15页
第二章 卫星遥感大气原理第15-22页
   ·气象卫星的分类第15页
   ·气象卫星遥感探测的优势第15-16页
   ·大气探测的需求推动卫星大气探测技术的发展第16-17页
   ·卫星遥感大气的基本原理第17-19页
     ·卫星接收到的辐射第17页
     ·大气辐射传输方程第17-19页
   ·星载红外大气垂直探测仪器的发展概况第19-22页
     ·国外大气探测仪器的发展概况第19-21页
     ·我国大气垂直探测仪器的发展概况第21-22页
第三章 高光谱红外探测器AIRS及其业务产品简介第22-29页
   ·AIRS仪器简介第22-26页
     ·AIRS仪器性能参数及扫描方式第22-24页
     ·AIRS仪器光谱特征第24-26页
   ·AIRS业务产品第26-29页
     ·产品数据集第26-27页
     ·数据集质量第27-29页
第四章 反演晴空时大气廓线的特征向量统计法第29-33页
   ·AIRS云检测第29页
   ·算法介绍第29-31页
   ·训练样本介绍第31页
   ·亮温分类第31-32页
   ·扫描角分类第32-33页
第五章 反演大气湿度廓线的人工神经网络算法第33-44页
   ·人工神经网络介绍第33-37页
     ·神经网络的基本特点与功能第33-34页
     ·神经网络的拓扑结构及学习方法第34-36页
     ·神经网络的模型第36-37页
   ·误差反向传播网络(BP网络)算法原理第37-38页
   ·网络的构建第38-44页
     ·输入矢量与输出矢量的设置第39页
     ·输入输出强欠定问题的处理第39-40页
     ·学习规则第40-41页
     ·过拟合问题的处理第41页
     ·激活传递函数的选取第41-42页
     ·隐含层节点数的设置第42-44页
第六章 两种反演算法的比较第44-56页
   ·两种反演算法反演能力的模拟检验第44-47页
   ·用AIRS实况观测资料检验反演算法第47-56页
     ·使用全球训练样本训练反演系数第47-50页
     ·使用中国区域的训练样本反演中国区域的湿度廓线第50-54页
     ·仅使用AIRS景G181范围内的样本反演景G181的湿度廓线第54-56页
第七章 总结与展望第56-59页
   ·总结第56-58页
     ·网络构建的改进第56页
     ·用检验样本检验神经网络法和特征向量统计法反演大气湿度廓线的精度第56-57页
     ·用AIRS实况观测资料检验神经网络法和特征向量统计法反演大气湿度廓线的精度第57页
     ·人工神经网络方法误差来源分析第57-58页
   ·展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页

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