基于变分自编码的多普勒气象雷达图估计与预测研究



基于变分自编码的多普勒气象雷达图估计与预测研究

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基于变分自编码的多普勒气象雷达图估计与预测研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
第一章绪论	第12-18页
1.1 研究背景及意义	第12页
1.2 国内外研究现状及分析	第12-16页
1.2.1 基于数值天气预报方法	第12-13页
1.2.2 基于雷达回波外推的方法	第13页
1.2.3 结合数值天气预报和雷达回波外推	第13-14页
1.2.4 雷达回波外推的研究	第14-16页
1.3 研究内容	第16页
1.4 主要创新点	第16-17页
1.5 论文结构	第17-18页
第二章面向雷达回波外推的深度学习	第18-27页
2.1 深度学习的发展	第18-19页
2.2 人工神经网络	第19-20页
2.3 非线性激活函数	第20-21页
2.4 卷积神经网络	第21-23页
2.5 循环神经网络	第23-24页
2.6 长短期记忆	第24-25页
2.7 流形长短期记忆模型	第25页
2.8 从时序到时序模型	第25-26页
2.9 深度学习在雷达回波外推中的应用	第26-27页
第三章雷达回波外推基础研究	第27-34页
3.1 多普勒雷达回波外推定义	第27-28页
3.2 雷达回波外推算法概述	第28-29页
3.2.1 单体质心法	第28页
3.2.2 交叉相关法	第28-29页
3.2.3 光流法	第29页
3.3 深度学习外推方法	第29-34页
3.3.1 深度学习在雷达回波外推中的应用	第29-30页
3.3.2 卷积长短记忆模型	第30-34页
第四章变分自编码器	第34-42页
4.1 深度学习生成算法	第34-35页
4.2 从自编码器出发	第35-36页
4.3 从概率模型出发	第36-39页
4.4 变分自编码器模型	第39-40页
4.5 重参数化技巧	第40-42页
第五章基于变分自编码器的雷达回波外推	第42-49页
5.1 引言	第42-45页
5.1.1 CLSTM模糊问题分析	第42-44页
5.1.2 用变分自编码器解决模糊问题	第44-45页
5.2 模型结构	第45-47页
5.3 训练方式	第47-49页
第六章实验	第49-56页
6.1 数据集介绍	第49-50页
6.2 实验方法	第50-52页
6.2.1 实验环境	第50页
6.2.2 评价指标	第50-52页
6.3 变分自编码器生成效果	第52-53页
6.4 雷达回波外推效果	第53-56页
总结与展望	第56-58页
参考文献	第58-62页
攻读硕士学位期间发表论文	第62-64页
致谢	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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