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神经网络用于地基辐射计大气参量反演算法研究

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神经网络用于地基辐射计大气参量反演算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-14页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
  1.3 本文研究内容和结构安排第12-14页
第2章 地基辐射计大气参数反演理论第14-30页
  2.1 大气微波传输理论第14-27页
  2.2 大气参量反演原理第27-29页
  2.3 本章小结第29-30页
第3章 神经网络算法研究第30-42页
  3.1 BP神经网络算法原理第30-35页
  3.2 BP网络算法的改进第35-37页
  3.3 改进后的BP网络算法的实现第37-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第4章 大气参量的反演第42-57页
  4.1 数据预处理第42-45页
  4.2 晴天温湿廓线的反演第45-52页
  4.3 云天液态水总量反演第52-56页
  4.4 本章小结第56-57页
第5章 大气参数反演精度的影响因素分析第57-69页
  5.1 地表参量对大气参量反演的影响研究第57-60页
  5.2 云信息对大气参量反演的影响研究第60-64页
  5.3 分季节反演温湿廓线第64-66页
  5.4 反演结果与RPG输出结果对比第66-68页
  5.5 本章小结第68-69页
第6章 总结和展望第69-71页
  6.1 总结第69-70页
  6.2 展望第70-71页
致谢第71-72页
攻读硕士学位期间的科研项目及文章第72-73页
参考文献第73-78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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