面向气象数据的智能分析方法研究

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面向气象数据的智能分析方法研究

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面向气象数据的智能分析方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第1章绪论	第10-15页
· 论文研究的背景和意义	第10-12页
· 国内外研究现状	第12-13页
· 本课题研究内容安排	第13-15页
第2章基于PSO-BPNN的智能预测方法研究	第15-35页
· 人工神经网络	第15-21页
· 人工神经网络概述	第15-16页
· 人工神经网络模型	第16-19页
· 人工神经网络的拓扑结构	第19页
· 神经网络的学习	第19-21页
· 人工神经网络的特点	第21页
· BP神经网络	第21-30页
· BP神经网络基本原理	第21-23页
· BP神经网络的学习算法	第23-26页
· BP神经网络流程图	第26-27页
· BP神经网络特点及影响因素分析	第27-30页
· 粒子群算法	第30-31页
· 粒子群算法基本思想	第30页
· 粒子群算法原理	第30-31页
· PSO算法流程	第31页
· 基于PSO-BPNN的预测模型	第31-33页
· PSO-BPNN预测算法的实例分析	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第3章基于GSA-BPNN的智能预测方法研究	第35-41页
· 万有引力搜索算法	第35-37页
· GSA优化算法的基本思想	第35-36页
· GSA优化算法的基本原理	第36-37页
· GSA优化算法流程	第37页
· GSA-BPNN预测模型基本原理	第37-38页
· GSA-BPNN预测模型流程图	第38-39页
· GSA-BPNN预测模型的实例分析	第39页
· 本章小结	第39-41页
第4章降水预测实验研究	第41-58页
· 实验数据	第41-44页
· 数据的预处理	第41-43页
· 指标值的样本均值-标准差分级法	第43-44页
· 基于PSO-BPNN的降水预测实验研究	第44-50页
· 基于PSO-BPNN的降水预测结果分析	第44-49页
· 基于PSO-BPNN的降水预测总结	第49-50页
· 基于GSA-BPNN的降水预测实验研究	第50-57页
· 基于GSA-BPNN的降水预测结果分析	第50-56页
· 基于GSA-BPNN的降水预测总结	第56-57页
· 基于PSO-BPNN与GSA-BPNN的降水预测结果比较	第57-58页
结论	第58-59页
参考文献	第59-64页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果	第64-65页
致谢	第65-66页
附录A	第66-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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