论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-30页 |
| · 课题研究的背景 | 第11-13页 |
| · 地面气象观测业务的发展及其现状 | 第11-12页 |
| · 无线传感器在气象观测中的应用 | 第12-13页 |
| · 课题研究的目的及意义 | 第13-15页 |
| · 气象自动观测站数据质量控制研究现状 | 第15-28页 |
| · 气象自动站观测数据采集原理及其观测数据特点 | 第15-19页 |
| · 自动气象观测站数据采集相关问题 | 第19-21页 |
| · 气象自动观测站观测数据有效度检测的国际标准 | 第21-24页 |
| · 气象自动站数据质量控制研究状况 | 第24-28页 |
| · 课题来源 | 第28页 |
| · 本课题的内容安排 | 第28-30页 |
| 第二章 基于混沌理论的气象自动观测站测量数据分析 | 第30-49页 |
| · 混沌序列基本特征和相关概念 | 第30-33页 |
| · 混沌时间延时 | 第31页 |
| · 嵌入维 | 第31-33页 |
| · Lyapunov指数 | 第33页 |
| · 气象自动站观测序列混沌特性分析 | 第33-43页 |
| · 研究的数据对象类型 | 第34-36页 |
| · Grassberger Procaccia算法 | 第36-38页 |
| · 基于多尺度条件下气象降水序列混沌特性分析 | 第38-41页 |
| · 自动气象观测站多源数据序列混沌特性分析 | 第41-43页 |
| · 基于自适应的B样条混沌序列去噪 | 第43-48页 |
| · 基本理论 | 第43-44页 |
| · 基于自适应的散列型值点选择方法 | 第44页 |
| · 滤波实验 | 第44-47页 |
| · 实验误差分析 | 第47-48页 |
| · 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 基于气象自动观测站测量数据的卡尔曼滤波 | 第49-82页 |
| · 卡尔曼滤波 | 第49-53页 |
| · 线性卡尔曼滤波概念 | 第49-50页 |
| · 最优线性卡尔曼滤波的条件 | 第50-51页 |
| · 卡尔曼滤波误差分析 | 第51-52页 |
| · 卡尔曼滤波算法稳定性分析 | 第52-53页 |
| · 卡尔曼滤波算法复杂度分析 | 第53页 |
| · 非线性卡尔曼滤波 | 第53-63页 |
| · 基于ARMA模型时间序列分析 | 第54-55页 |
| · 基于AR模型的系数确定 | 第55-56页 |
| · 基于AR模型的双层kalman滤波 | 第56-63页 |
| · 高阶非线性建模与Unscented变换 | 第63-70页 |
| · 扩展卡尔曼滤波概述 | 第64-67页 |
| · Unscented变换的特征 | 第67-69页 |
| · Sigma 点数量的确定 | 第69页 |
| · UT(Unscented Transfer)变换过程 | 第69-70页 |
| · 基于UnKF的降水序列滤波 | 第70-80页 |
| · 降水序列特性与基于Unscented变换的非线性建模 | 第71-72页 |
| · Unscented变换与非线性滤波 | 第72-74页 |
| · 基于SVM-Unscented Kalman降水序列滤波 | 第74-76页 |
| · 基于向量机与Unscted滤波实验 | 第76-80页 |
| · 实验结论 | 第80页 |
| · 小结 | 第80-82页 |
| 第四章 基于概率状态转换模型的气象自动观测站数据处理 | 第82-110页 |
| · 概率状态转换模型校验的基本类别 | 第83-85页 |
| · 基于隐马尔可夫的降水序列有效度分析 | 第85-97页 |
| · 概述 | 第85-87页 |
| · 降水序列特性分析 | 第87-89页 |
| · 降水序列建模 | 第89-90页 |
| · 隐马尔可夫模型参数估计 | 第90-92页 |
| · 降水序列的概率计算 | 第92页 |
| · 基于HMM模型的降水序列有效度计算实验 | 第92-97页 |
| · 基于概率有限自动机的自动观测站温度序列奇异值检测 | 第97-108页 |
| · 介绍 | 第97-98页 |
| · 数据部分 | 第98-99页 |
| · 概率有限自动机(PFSAA)算法设计 | 第99-108页 |
| · 本章小结 | 第108-110页 |
| 第五章 基于GIS的气象自动观测站数据处理 | 第110-141页 |
| · GIS与气象观测 | 第110-112页 |
| · 基于GIS的温度序列复原 | 第112-124页 |
| · 基于GIS模型的温度序列BSS建模 | 第113-114页 |
| · 建立复原目标函数 | 第114-116页 |
| · 基于小波的STFT温度序列复原 | 第116-119页 |
| · 基于小波分解的温度序列预处理 | 第119页 |
| · 基于短时傅里叶变换的高频温度序列复原 | 第119-120页 |
| · 实验 | 第120-124页 |
| · 算法特点分析 | 第124页 |
| · 基于雷达的气象自动观测站数据订正 | 第124-139页 |
| · 降水雷达 | 第125-127页 |
| · 地面气象观测网雨量计的特点 | 第127-128页 |
| · 空间插值 | 第128-129页 |
| · 基于GIS的多源数据格式与数据标准化 | 第129-130页 |
| · 基于雷达探测的地面气象区域站的订正 | 第130-139页 |
| · 结论与未来工作展望 | 第139页 |
| · 本章小结 | 第139-141页 |
| 第六章 总结 | 第141-144页 |
| · 本文主要研究成果 | 第141-142页 |
| · 论文的主要创新点 | 第142页 |
| · 不足之处及今后的研究工作 | 第142-144页 |
| 参考文献 | 第144-156页 |
| 致谢 | 第156-157页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第157
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