海洋水文要素分析與預測實踐 任磊 9787306082701 【台灣高等教育出版社】

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書名：海洋水文要素分析與預測實踐
ISBN：9787306082701
出版社：中山大學
著編譯者：任磊
頁數：197
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1734070
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內容簡介 本教材主要介紹海洋水文分析與預測的基礎知識，與理論課程「工程水文學」相匹配。全書共7章，第1章為緒論，論述海洋水文發展現狀及其發展趨勢與研究展望，第2章為包括風、潮汐、海流、波浪等在內的海洋水文要素，第3章為水文統計分析方法，第4章為海洋水文要素可視化及變化特徵分析，第5章為機器學習算法，第6章為海洋水文要素預測，第7章為海洋水文預測信息的應用。 本教材旨在介紹海洋水文分析與預測方法，讓學生初步掌握分析海洋水文要素的方法，了解基於機器學習算法構建海洋水文要素預測模型的思路與流程。本教材還與理論課程「工程水文學」銜接，理論結合實踐，有助於提升學生的動手能力。

目錄 第1章 緒論
1 1 概述
1 2 我國海洋水文發展現狀
1 3 海洋水文發展趨勢與研究展望
1 3 1 海洋水文發展趨勢
1 3 2 海洋水文研究展望
1 4 小結
思考題
第2章 海洋水文要素
2 1 概述
2 2 風
2 2 1 簡介
2 2 2 風要素
2 2 3 風速（場）預測
2 3 潮汐
2 3 1 簡介
2 3 2 分類
2 3 3 觀測
2 3 4 調和分析
2 4 海流
2 4 1 簡介
2 4 2 分類
2 4 3 海流觀測
2 4 4 大洋環流
2 4 5 潮流
2 4 6 余流
2 5 波浪
2 5 1 簡介
2 5 2 特徵參數及其分類
2 5 3 線性波
2 5 4 非線性波
2 5 5 波浪分析與預測
2 6 海冰
2 6 1 簡介
2 6 2 分類
2 6 3 海冰特徵參數
2 6 4 海冰觀測
2 6 5 海冰預測
2 7 海水溫度
2 7 1 簡介
2 7 2 海水溫度測量及分佈特徵
2 8 海水鹽度
2 8 1 簡介
2 8 2 海水鹽度分佈
2 8 3 海水鹽度測量方法
2 9 小結
思考題
第3章 水文統計分析方法
3 1 概述
3 2 概率分佈函數
3 2 1 單變數分佈函數
3 2 2 雙變數分佈函數
3 3 水文要素的參數估計
3 3 1 矩法
3 3 2 概率權重法
3 3 3 線性矩法
3 3 4 權函數法
3 3 5 最小二乘法
3 3 6 極大似然法
3 3 7 參數估計法的選擇
3 4 水文要素的相關性檢驗
3 4 1 擬合優度分析
3 4 2 相關分析
3 5 小結
思考題
第4章 海洋水文要素可視化及變化特徵分析
4 1 存儲格式
4 2 海洋水文要素可視化方法
4 2 1 標量場數據可視化
4 2 2 矢量場數據可視化
4 3 時空特徵分析
4 3 1 時空結構與特徵分離
4 3 2 譜分析
4 3 3 熵分析
4 3 4 水文要素異變檢驗
4 4 小結
思考題
第5章 機器學習算法
5 1 監督式機器學習
5 1 1 決策樹
5 1 2 神經網絡
5 1 3 隨機森林
5 1 4 支持向量機
5 1 5 寬度學習
5 1 6 聯邦學習
5 2 非監督式機器學習
5 2 1 K均值聚類
5 2 2 自組織映射
5 2 3 流形學習
5 3 半監督式機器學習
5 4 機器學習的挑戰與應用前景
5 4 1 樣本容量
5 4 2 模型選擇
5 4 3 耦聯模型
5 5 小結
思考題
第6章 海洋水文要素預測
6 1 水文預測概述
6 1 1 回歸模型
6 1 2 數值模型
6 1 3 資料同化系統
6 1 4 機器學習模型
6 2 數據獲取
6 2 1 實測資料
6 2 2 海洋遙感數據
6 2 3 再分析數據
6 3 模型選擇
6 3 1 邏輯回歸
6 3 2 線性回歸
6 3 3 樸素貝葉斯
6 3 4 最近鄰算法
6 3 5 決策樹
6 3 6 支持向量機
6 4 數據選取
6 5 數據清洗
6 5 1 缺失值處理
6 5 2 異常值處理
6 6 數據預處理
6 7 特徵提取
6 8 預測模型構建
6 8 1 模型結構
6 8 2 損失函數
6 8 3 激活函數
6 8 4 優化算法
6 8 5 交叉驗證
6 8 6 應用案例
6 9 模型優化
6 10 預測評估
6 11 小結
思考題
第7章 海洋水文預測信息的應用
7 1 海洋生態保護
7 2 海岸海洋營救
7 3 溢油應急響應
7 4 通航安全保障
7 5 氣象預警與防災減災
7 6 海洋國防安全
7 7 海洋漁業養殖
7 8 海岸與海洋工程建設
7 9 小結
思考題
參考文獻
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