神經網絡氣象預報建模理論方法與應用

內容概要

本書詳細介紹了作者近10年來從事人工神經網絡氣象預報建模理論方法與預報應用的主要研究成果。主要內容包括：神經網絡主要模型的基本理論和方法，神經網絡的各種短期氣候預測模型，時間序列的神經網絡預報建模，神經網絡的混合預報模型，神經網絡的數值預報產品釋用、能見度預報等應用研究，神經網絡預報模型的學習矩陣構造、泛化性能和過擬合等關鍵問題的解決方法，書中還給出了大量氣象預報應用研究的計算實例，具有較強的實用性，便于應用和推廣。    本書可供從事氣象預報研究，業(yè)務預報以及水文、海洋、環(huán)境、地震、經濟和市場預測研究領域的研究人員及相關院校的本科生、研究生使用。

書籍目錄

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

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