| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·神经网络技术简介 | 第10-12页 |
| ·神经网络技术的发展概况 | 第10-11页 |
| ·神经网络在台风预报中的应用 | 第11-12页 |
| ·Google API介绍 | 第12-17页 |
| ·Google Maps系列地图服务概述 | 第12-14页 |
| ·Google API功能介绍 | 第14-17页 |
| ·文章主要研究内容与章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 人工神经网络的原理和方法 | 第19-36页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第19-22页 |
| ·神经网络的分类 | 第19-20页 |
| ·神经网络的模型 | 第20-21页 |
| ·相关领域的应用 | 第21-22页 |
| ·影响台风预报的因素分析 | 第22页 |
| ·BP神经网络的原理和方法 | 第22-26页 |
| ·BP网络的设计思想 | 第22-23页 |
| ·BP网络的结构 | 第23-24页 |
| ·B-P算法的数学原理及实现步骤 | 第24-26页 |
| ·BP网络的特点分析 | 第26页 |
| ·基于BP预测问题算法的改进 | 第26-28页 |
| ·时间序列预测 | 第26-27页 |
| ·基于BP的时间序列实时建模预测 | 第27-28页 |
| ·数据的选择与预处理 | 第28-29页 |
| ·网络结构 | 第29-30页 |
| ·应用实例 | 第30-36页 |
| ·应用步骤 | 第30-31页 |
| ·程序实现 | 第31-36页 |
| 第3章 系统分析与设计 | 第36-47页 |
| ·系统的建设原则 | 第36页 |
| ·系统网络结构 | 第36-38页 |
| ·系统应用结构模型 | 第38-41页 |
| ·多层架构的原则及常见功能层 | 第38-40页 |
| ·常见两种结构的比较 | 第40-41页 |
| ·信息平台数据的来源 | 第41页 |
| ·空间数据 | 第41页 |
| ·属性数据 | 第41页 |
| ·系统开发技术路线 | 第41-44页 |
| ·Ajax技术概述 | 第41-42页 |
| ·Ajax的处理过程 | 第42页 |
| ·Ajax技术的优点和缺点 | 第42-43页 |
| ·ASP.Net 2.0技术概述 | 第43-44页 |
| ·ASP.NET 2.0与ASP.NET 1.1的比较 | 第44页 |
| ·数据库 | 第44-47页 |
| 第4章 系统设计与实现 | 第47-57页 |
| ·系统功能模块设计 | 第48页 |
| ·基于GoogleAPI的地图操作模块 | 第48页 |
| ·信息查询显示模块 | 第48页 |
| ·系统主要功能实现 | 第48-53页 |
| ·基于Google API技术的部分功能代码展示 | 第53-54页 |
| ·AJAX的应用实现 | 第54-57页 |
| 第5章 总结和展望 | 第57-59页 |
| ·主要成果 | 第57页 |
| ·创新点 | 第57-58页 |
| ·存在的问题及不足 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 | 第63页 |