1. 本选题研究的目的及意义
降水作为重要的气象要素之一，对农业生产、水资源管理、防灾减灾等方面都有着至关重要的影响。
准确的降水预报对于保障社会经济可持续发展具有重要意义。
因此，提高降水预报的准确性和时效性一直是气象学研究的热点和难点。
2. 本选题国内外研究状况综述
降水预报一直是气象领域的研究热点和难点，近年来，随着人工智能技术的快速发展，人工神经网络在降水预报中的应用日益广泛。
1. 国内研究现状
国内学者在人工神经网络降水预报方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以人工神经网络为核心，结合降水预报的特点，开展以下几方面研究：
1.收集和整理相关气象数据，包括降水量、气温、湿度、风速等，并对数据进行预处理，如缺失值填补、异常值处理、数据标准化等。
2.分析降水的影响因素，提取与降水量相关的关键特征，为人工神经网络模型提供输入。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献综述：查阅国内外相关文献，了解人工神经网络、降水预报、气象数据分析等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与预处理：收集相关气象数据，并对数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，构建可用于模型训练和测试的数据集。
3.模型构建与训练：选择合适的人工神经网络模型，根据数据特点和研究目标，设计模型结构，并利用训练集数据对模型进行训练，优化模型参数，提高模型的预测精度。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于改进型人工神经网络的降水预报模型，该模型能够更好地捕捉降水数据的非线性特征，提高降水预报的准确性。
2.构建了多源气象数据融合模型，将降水量、气温、湿度、风速等多种气象数据作为模型输入，有效提高了模型的预测精度。
3.将模型应用于特定区域的降水预报，并与传统预报方法进行了对比分析，验证了模型的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张涛, 刘星, 冯锦明, 等. 基于深度学习的雷达外推短临降水预报方法综述[J]. 气象科技进展, 2020, 10(4): 583-591.
[2] 魏强, 尹尽勇, 谢正辉, 等. 基于深度学习的雷达回波外推技术综述[J]. 水利信息化, 2021(1): 15-22.
[3] 周秀骥, 陈文, 郑栋. 人工智能在气象预报中的应用与思考[J]. 应用气象学报, 2020, 31(1): 1-12.
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