RBF神经网络在气象时间序列预测中的应用



RBF神经网络在气象时间序列预测中的应用

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RBF神经网络在气象时间序列预测中的应用

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-8页
第一章绪论	第8-13页
· 研究背景及意义	第8-9页
· 国内外研究现状	第9-11页
· 传统时间序列模型	第9页
· 神经网络模型	第9-11页
· 论文主要工作	第11页
· 论文组织结构	第11-13页
第二章时间序列预测及神经网络介绍	第13-25页
· 时间序列概念	第13-14页
· 时间序列预测方法	第14-16页
· 传统统计学时间序列预测方法	第14-15页
· 神经网络时间序列预测方法	第15-16页
· 人工神经网络概述	第16-19页
· 神经元模型结构	第16-18页
· 网络结构及工作方式	第18-19页
· RBF神经网络模型	第19-24页
· RBF网络结构	第19-21页
· RBF网络性能分析	第21-22页
· RBF网络学习算法	第22-24页
· 本章小结	第24-25页
第三章优化的RBF神经网络模型及其应用	第25-39页
· 粒子群优化算法	第25-28页
· 基本粒子群算法	第25-27页
· 带惯性权重的PSO算法	第27页
· PSO算法与其他优化算法的比较	第27-28页
· 量子粒子群优化算法	第28-34页
· 思想来源	第28-29页
· QPSO算法基本原理	第29-32页
· QPSO算法收敛性分析	第32-33页
· QPSO算法与PSO算法比较	第33-34页
· 预测模型建立	第34-36页
· PSO-RBF神经网络模型	第34-35页
· QPSO-RBF神经网络模型	第35-36页
· 预测结果及分析	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
第四章改进的QPSO算法及其性能分析	第39-50页
· 遗传算法	第39-42页
· 基本思想	第39页
· 遗传操作	第39-42页
· 改进的QPSO算法	第42-46页
· 早熟现象的判定	第43页
· 遗传操作的触发	第43-44页
· 基于遗传操作的QPSO算法流程	第44-46页
· GQPSO算法性能分析	第46-49页
· 标准测试函数	第46-47页
· 性能评价标准	第47页
· 实验参数设置	第47-48页
· 实验结果分析	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
第五章基于改进RBF神经网络的气温预测模型	第50-63页
· 气象数据的来源	第50-51页
· 气象数据预处理	第51-54页
· 预报因子的选择	第51-53页
· 气象资料标准化	第53-54页
· 预测模型的建立	第54-57页
· 实验结果及分析	第57-62页
· 本章小结	第62-63页
第六章总结与展望	第63-65页
· 论文工作总结	第63-64页
· 研究工作展望	第64-65页
参考文献	第65-70页
致谢	第70-71页
作者简介	第71页

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