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基于神经网络技术的地球自转变化预报
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基于神经网络技术的地球自转变化预报
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
英文缩写第8-10页
目录第10-11页
第一章 前言第11-15页
第二章 地球自转理论和研究进展第15-29页
　　· 地球自转第15-22页
　　· 地球自转参数的测定第22-23页
　　· 地球自转变化激发的研究第23-27页
　　· 本文工作重点第27-29页
第三章 人工神经网络第29-53页
　　· 人工神经网络理论第29-32页
　　· 人工神经网络和传统计算方法的比较第32-33页
　　· 误差反向传播网络及其优化第33-50页
　　· 本文采用的BP网络算法流程第50-53页
第四章 地球自转速率变化的预报第53-71页
　　· 直接采用LOD序列作预报第53-59页
　　· 联合LOD和大气角动量序列作预报第59-64页
　　· 地球自转速率变化的实时快速预报第64-71页
第五章 地极运动的预报第71-83页
　　· 直接采用极移序列作预报第71-76页
　　· 联合极移和大气角动量序列作预报第76-83页
第六章 ENSO事件预报第83-103页
　　· EI Nino/南方涛动(ENSO)第83-85页
　　· 数据来源及预处理第85页
　　· 建模与预报第85-87页
　　· 结果与分析第87-103页
第七章 总结与展望第103-105页
　　· 本论文的主要结果和创新之处第103-104页
　　· 今后工作的展望第104-105页
参考文献第105-113页
致谢第113-115页
攻读博士学位期间发表的论文第115-117页
简历第117 页

本篇论文共117页，点击这进入下载页面。
 
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