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第一章 绪论1

1．1 人工神经网络的研究意义1

1．2 人工神经网络技术的主要发展背景2

1．3 我国神经网络研究发展概况3

1．4 神经网络方法在大气科学中的应用研究4

第二章 前馈神经网络9

2．1 神经元模型和网络结构9

2．2 感知器16

2．3 自适应线性神经网络35

2．4 多层前馈网络与BP（Back Propagation）算法39

第三章 反馈神经网络48

3．1 前馈网络与反馈网络48

3．2 Hopfield网络概况49

3．3 离散Hopfield网络（DHNN）53

3．4 连续Hopfeld网络（CHNN）66

第四章 神经网络短期气候预测模型75

4．1 定性定量嵌套的短期气候预测模型75

4．2 两种等级趋势预报模型的对比分析85

4．3 神经网络的集成预报89

4．4 最优子集的神经网络预报建模96

4．5 具有门限变量的神经网络预报应用101

4．6 基于奇异谱分析重建序列的神经网络多步预测模型105

第五章 神经网络混合预报模型111

5．1 神经网络混合预报模型的建模理论分析111

5．2 汛期降水的神经网络混合预报模型应用分析112

5．3 神经网络混合预报模型的性能分析116

5．4 台风频数的混合预报模型应用分析120

5．5 农田旱涝神经网络混合预报模型的预报应用124

5．6 月降水量神经网络混合预报模型的预报研究129

第六章 时间序列神经网络预报建模143

6．1 多步预测的神经网络气候预报模型143

6．2 年平均气温的神经网络多输出预报模型149

6．3 农田土壤湿度的神经网络预报154

6．4 各种最优定阶准则自回归模型的神经网络预报方法研究158

第七章 神经网络方法的其它气象应用研究162

7．1 水面蒸发神经网络计算方法162

7．2 农田土壤湿度的人工神经网络诊断预测系统164

7．3 人工神经网络的数字识别系统模型168

7．4 高速公路能见度的神经网络预报方法应用176

7．5 数值预报产品的神经网络释用预报178

第八章 神经网络预报建模的关键技术186

8．1 神经网络的泛化性能和过拟合问题186

8．2 预报模型泛化性能的改进方法和原理188

8．3 提高网络泛化性能的系统降维实用方法191

附录 神经网络计算程序202

参考文献208