神經網絡氣象預報建模理論方法與應用

前言
第一章 緒論
1.1 人工神經網絡的研究意義
1.2 人工神經網絡技術的主要發(fā)展背景
1.3 我國神經網絡研究發(fā)展概況
1.4 神經網絡方法在大氣科學中的應用研究
第二章 前饋神經網絡
2.1 神經元模型和網絡結構
2.2 感知器
2.3 自適應線性神經網絡
2.4 多層前饋網絡與BP算法
第三章 反饋神經網絡
3.1 前饋網絡與反饋網絡
3.2 Hopfield網絡概況
3.3 離散Hopfield網絡(DHNN)
3.4 連續(xù)Hopfield網絡(CHNN)
第四章 神經網絡短期氣候預測模型
4.1 定性定量嵌套的短期氣候預測模型
4.2 兩種等級趨勢預報模型的對比分析
4.3 神經網絡的集成預報
4.4 最優(yōu)子集的神經網絡預報建模
4.5 具有門限變量的神經網絡預報應用
4.6 基于奇異譜分析重建序列的神經網絡多步預測模型
第五章 神經網絡混合預測模型
5.1 神經網絡混合預報模型的建模理論分析
5.2 汛期降水的神經網絡混合預報模型應用分析
5.3 神經網絡混合預報模型的性能分析
5.4 臺風頻數的混合預報模型應用分析
5.5 農田旱澇神經網絡混合預報模型的預報應用
5.6 月降水量神經網絡混合預報模型的預報研究
第六章 時間序列神經網絡預報建模
6.1 多步預測的神經網絡氣候預報模型
6.2 年平均氣溫的神經網絡多輸出預報模型
6.3 農田土壤濕度的神經網絡預報
6.4 各種最優(yōu)定階準則自回歸模型的神經網絡預報方法研究
第七章 神經網絡方法的其它氣象應用研究
7.1 水面蒸發(fā)神經網絡計算方法
7.2 農田土壤濕度的人工神經網絡診斷預測系統(tǒng)
7.3 人工神經網絡的數字識別系統(tǒng)模型
7.4 高速公路能見度的神經網絡預報方法應用
7.5 數值預報產品的神經網絡釋用預報
第八章 神經網絡預報建模的關鍵技術
8.1 神經網絡的泛化性能和過擬合問題
8.2 預報模型泛化性能的改進方法和原理
8.3 提高網絡泛化性能的系統(tǒng)降維實用方法
附錄 神經網絡計算機程序
參考文獻