吉林省夏季降水量的混合预报模型研究

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吉林省夏季降水量的混合预报模型研究

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吉林省夏季降水量的混合预报模型研究

论文目录
中文摘要	第4-5页
英文摘要	第5-8页
第1章绪论	第8-12页
1.1 研究目的和意义	第8-9页
1.2 研究现状及方法	第9-10页
1.3 文章的主要研究内容及结构安排	第10-11页
1.4 论文撰写结构路线	第11-12页
第2章区域选择与数据资料整理	第12-15页
2.1 研究区域概况	第12页
2.2 影响降水的外部因素	第12-13页
2.3 资料来源	第13-15页
第3章降水与外部预报因子线性预报模型研究	第15-25页
3.1 预报量和预报因子的统计特征	第15-18页
3.1.1 预报量的有关特征及相关检验	第15-17页
3.1.2 预报因子的基本特征及主要因子筛选	第17-18页
3.2 普通最小二乘模型及其局限性	第18-19页
3.3 偏最小二乘回归线性模型	第19-22页
3.3.1 偏最小二乘回归理论分析	第19-20页
3.3.2 偏最小二乘回归建模原理	第20-22页
3.4 PLS模型下吉林省夏季降雨量的研究分析结果	第22-25页
第4章 LASSO及变量选择	第25-32页
4.1 Lasso方法的介绍	第25-29页
4.1.1 Lasso方法的定义	第25-26页
4.1.2 Lasso方法的意义	第26-27页
4.1.3 调和参数的λ的估计	第27-29页
4.2 Lasso算法的实现	第29页
4.3 Lasso回归的建模	第29-32页
第5章均生函数预测模型	第32-42页
5.1 均生函数思想方法	第32-33页
5.2 均生函数及其外延拓序列的构造	第33-34页
5.2.1 均值生成函数	第33-34页
5.2.2 均值函数的延拓序列	第34页
5.3 均生函数预报模型的建立	第34-38页
5.3.1 均生函数Lasso建模步骤	第35页
5.3.2 均生函数模型拟合预测效果分析	第35-38页
5.4 环流因子和均生函数延拓序列双重因子Lasso回归模型	第38-42页
5.4.1 预报思路和预报流程	第38-39页
5.4.2 模型预报结果检验	第39-42页
第6章降水量的神经网络混合预报模型	第42-56页
6.1 神经网络基本思想原理	第42-45页
6.1.1 BP-神经网络	第42-43页
6.1.2 BP-神经网络的结构设计与参数设置	第43-45页
6.2 BP神经网络模型建模步骤	第45-46页
6.3 吉林省夏季降水量的BP神经网络模型实验结果	第46-56页
6.3.1 吉林省夏季降水量实验数据的定量分析	第46-49页
6.3.2 4种不同预报模型预报的降水量变化曲线分析	第49-54页
6.3.3 人工神经网络混合模型的应用小结	第54-56页
结论	第56-58页
参考文献	第58-64页
致谢	第64页

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