数据挖掘技术在天气预报中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第8-12页 |
| ·数据挖掘的重要性 | 第8-9页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的数据 | 第10页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第11页 |
| ·数据挖掘在气象应用中的必要性 | 第11-12页 |
| 第三章 模板匹配在冰雹预报中的应用 | 第12-22页 |
| ·开展冰雹预报的背景及意义 | 第12-13页 |
| ·使用资料和定义 | 第13页 |
| ·使用资料 | 第13页 |
| ·定义和分类 | 第13页 |
| ·模板匹配简述 | 第13-17页 |
| ·模板建立及天气分型说明 | 第14-15页 |
| ·相似模型 | 第15-17页 |
| ·相似场的确定 | 第17页 |
| ·预报方程的建立 | 第17-21页 |
| ·预报因子说明 | 第17-19页 |
| ·各类型预报方程的建立 | 第19-21页 |
| ·预报流程 | 第21页 |
| ·应用情况分析 | 第21-22页 |
| 第四章 相似离度方法在沙尘暴预报中的应用 | 第22-28页 |
| ·沙尘暴定义及其预报的必要性 | 第22页 |
| ·预报方法-相似离度分析 | 第22-24页 |
| ·使用资料 | 第24-25页 |
| ·沙尘暴个例资料 | 第24-25页 |
| ·历史样本资料选择 | 第25页 |
| ·实时资料 | 第25页 |
| ·预报思路 | 第25-27页 |
| ·消空处理 | 第25-26页 |
| ·相似类型选择 | 第26页 |
| ·相似离度分析预报 | 第26-27页 |
| ·预报流程 | 第27页 |
| ·试验结果讨论 | 第27-28页 |
| 第五章 神经网络在飞机人工增雨预报中的应用 | 第28-41页 |
| ·飞机人工增雨目的及其预报的必要性 | 第28页 |
| ·人工神经网络的基本工作原理 | 第28-33页 |
| ·人工神经网络概述 | 第28-29页 |
| ·BP网络的基本工作原理 | 第29-30页 |
| ·BP网络算法 | 第30-31页 |
| ·BP算法的改进 | 第31-33页 |
| ·BP神经网络在飞机人工增雨预报中的应用 | 第33-40页 |
| ·BP神经网络在天气预报中的应用概述 | 第33页 |
| ·降水分布情况 | 第33-36页 |
| ·天气过程确定 | 第36页 |
| ·因子选取 | 第36-37页 |
| ·BP模型建立 | 第37-40页 |
| ·讨论及试用 | 第40-41页 |
| 第六章 各种系统在实际业务中的实现和应用 | 第41-43页 |
| ·Micaps简介 | 第41页 |
| ·强对流天气预报工作平台 | 第41页 |
| ·相似离度的沙尘暴预报业务系统 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络飞机增雨预报平台 | 第42-43页 |
| 第七章 结语 | 第43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第45-46页 |
