1. 本选题研究的目的及意义
气象预测作为气象学的重要分支，在现代社会发展中扮演着至关重要的角色。
准确及时的气象预报信息，不仅能够为农业生产、交通运输、能源供应等领域提供科学指导，还能有效降低气象灾害带来的损失，保障人民生命财产安全。
因此，开展高效、精准的气象预测方法研究，对于促进社会经济可持续发展、保障人民福祉具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
气象预测作为一门复杂且重要的学科，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器学习方法逐渐被应用于气象预测领域，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究主要内容包括以下几个方面:
1.支持向量机回归模型研究：深入研究支持向量机回归模型的基本原理、模型构建方法以及参数优化策略，为气象预测模型的构建奠定理论基础。
2.气象数据分析与预处理：收集并整理相关气象数据，对数据进行预处理，包括缺失值处理、数据平滑、噪声去除等，以提高数据的质量，为模型训练和预测提供可靠的数据基础。
3.基于支持向量机回归的气象预测模型构建：设计模型的输入输出变量，选择合适的核函数和参数，利用预处理后的气象数据对模型进行训练，并根据预测结果对模型进行优化调整。
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的研究方法，以支持向量机回归模型为基础，结合气象数据特点，构建气象预测模型，并通过实验验证模型的有效性。
具体研究步骤如下：
1.收集并整理相关气象数据，包括温度、湿度、风速、风向、降雨量等，并对数据进行预处理，例如缺失值处理、数据平滑、噪声去除等，以保证数据的质量。
2.深入研究支持向量机回归模型的基本原理，并根据气象数据的特点选择合适的核函数和参数，构建基于支持向量机回归的气象预测模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将支持向量机回归模型应用于气象预测领域，构建基于支持向量机回归的气象预测模型，为气象预测提供一种新的思路和方法。
2.针对气象数据特点，对数据进行预处理，例如缺失值处理、数据平滑、噪声去除等，以提高数据的质量，为模型训练和预测提供可靠的数据基础。
3.通过实验对比分析所提出的方法与传统气象预测方法的优缺点，评估其在实际应用中的价值，为气象预测方法的选择提供参考依据。
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. 薛华，杨舒，张博，等. 基于CEEMDAN-VMD-SVM-LSTM组合模型的短期风速预测[J]. 电力系统自动化, 2022, 46(16): 121-131.
2. 杜文杰，李栋，宋洁，等. 基于CEEMDAN-SE-ELM和注意力机制的短期风电功率多步预测[J/OL]. 电力系统自动化: 1-12 [2023-07-13].
3. 徐新宇，李晓琳，张宁，等. 基于WOA-SVM的短期风速预测方法[J]. 电力系统保护与控制, 2021, 49(17): 77-85.
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