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