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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

俗话说朝霞不出门，晚霞行千里。风大夜无露，阴天夜无霜。这是我们熟知的关于天气预测的一些谚语。人们渴望知道天气的变化，想要做到未雨绸缪，但是天有不测风云，天气预测不是一件容易的事，大气运动自身的随机性，大气变化的复杂多样性，都为天气预测增加了很大的难度。

在气象预报中，数值预报是重要的方法之一，而多元分析与时间序列分析是数值预报较为常用的方法，但是常用的方法要么是线性回归，要么是非线性回归，可非线性回归采用的模型非线性映射功能比较简单，也不能完全反映非线性规律。

支持向量机回归具有很好的理论基础，对样本数据拟合采用的是结构风险最小化，具有良好的推广性，支持向量机气象预测是气象预测中的重要领域，具有很大的意义。

2. 研究的基本内容

支持向量机是一种建立在统计原理与结构风险最小化原则上的机器学习方法，具有较强的泛化能力，适合解决小样本问题。本论文在分析支持向量机算法的基础上，研究支持向量机在气象方面短期气候预测的应用，主要内容有：

1.信号处理-经验模态分解算法用于对气候时间序列的平稳化处理，最小二乘支持向量机对短期气候建模和预测。

2.短期气候预测-均生函数对原时间序列的周期延拓，用支持向量机进行降水量预测。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2月-3月上旬，在导师的指导下，学习理论知识，有统计学习理论，支持向量机，还有相关的数学知识，对研究的内容进行整体的规划，划定研究目标。

3月下旬-4月中旬，对气象数据进行挖掘，编程建立模型，在导师的指导下，解决与建模有关的编程问题，预期要完成导师的模型要求。

4. 参考文献

[1]赵国令，肖科丽.支持向量机方法在天气预报中的应用[j].陕西气象,2004,06.

[2]汪春秀.基于支持向量机的气象预报方法研究[d].南京：南京信息工程大学图书馆，2011.

[3]v.vapnik著.统计学习理论的本质[m].张学工译.北京：清华大学出版社，2004.