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第一章 人工神经网络1

1.1 神经网络原理1

1.2 神经网络研究进展4

1.3 神经网络的应用7

第二章 神经网络在古气候模拟中的应用9

2.1 研究进展9

2.1.1 东亚季风环流系统的研究9

2.1.2 东亚季风系统中季节变化研究9

2.1.3 东亚季风中低频振荡（MJO）活动及对中国夏季降水的影响10

2.1.4 东亚季风年际变化和年代际变化的研究10

2.1.5 东亚季风系统形成及变化机制的研究11

2.1.6 古季风研究12

2.1.7 气候代用指标12

2.1.8 西风带研究进展13

2.1.9 ENSO产生的机理15

2.1.10 ENSO对气候的影响18

2.1.11 古气候模拟目的和研究意义20

2.2 数据来源21

2.3 古气候影响因素相关分析24

2.3.1 数据处理及结果分析25

2.4 古气候代用指标周期分析31

2.4.1 数据处理及结果分析32

2.5 古气候代用指标多元回归分析33

2.5.1 数据处理及结果分析34

2.6 古气候神经网络预测模型构建与模拟分析43

2.6.1 数据处理及结果分析43

2.6.2 神经网络模拟结论53

2.7 结论55

第三章 神经网络在大气污染预测中的应用57

3.1 神经网络在上海市空气污染指数预测的应用59

3.1.1 数据资料59

3.1.2 归一化方案59

3.1.3 网络训练59

3.1.4 结果60

3.1.5 结论61

3.2 神经网络在宝鸡市大气污染中的应用62

3.2.1 仿真数据来源62

3.2.2 实验方法63

3.2.3 仿真结果64

3.2.4 讨论65

3.2.5 结论66

3.3 神经网络在西安市空气污染指数的应用66

3.3.1 西安市空气污染指数数据67

3.3.2 西安市空气污染指数预测模型68

3.3.3 实验结果69

3.3.4 讨论71

3.3.5 结论与展望72

第四章 神经网络在水质模拟与预测中的应用73

4.1 BP神经网络在渭河水环境质量评价中的应用74

4.1.1 实验观测数据与方法74

4.1.2 数据预处理75

4.1.3 输入层和输出层神经元数目的选取76

4.1.4 隐含层神经元数目的选取76

4.1.5 转换函数与训练函数的确定76

4.1.6 结果与分析77

4.1.7 结论78

4.2 BP人工神经网络模型在太湖水污染物浓度预测中的应用79

4.2.1 材料与方法80

4.2.2 结果与分析81

4.2.3 讨论85

4.3 滇池水污染物浓度预测的人工神经网络模型86

4.3.1 资料与预处理86

4.3.2 BP人工神经网络模型的建立87

4.3.3 结果与讨论88

4.3.4 结论91

第五章 基于神经网络的经济预测模型研究93

5.1 基于人工神经网络的GDP预测模型94

5.1.1 GDP数据来源和预处理94

5.1.2 神经网络模型的构建95

5.1.3 结果98

5.1.4 结论99

5.2 基于BP神经网络的农民收入预测模型100

5.2.1 指标选取、数据来源及研究方法102

5.2.2 输入层、输出层以及隐含层节点数的选取102

5.2.3 结果与分析103

5.2.4 模拟分析104

5.2.5 政策建议105

5.3 神经网络在旅游业预测中的应用106

5.3.1 实验数据107

5.3.2 实验方法107

5.3.3 实验结果108

5.3.4 结论109

参考文献110