1. 本选题研究的目的及意义

气象预报是人类社会生产和生活的重要保障，准确及时的气象预报对防灾减灾、农业生产、航空航天等领域具有至关重要的意义。

近年来，随着气象观测技术的进步，获取的气象数据量呈爆炸式增长，如何有效地利用海量数据提高气象预报的精度成为了亟待解决的问题。

本选题旨在研究支持向量机在气象预报中的应用，探索如何利用支持向量机强大的非线性建模能力，挖掘气象数据中的潜在规律，建立高精度、可靠性强的气象预报模型。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，机器学习技术在气象预报领域的应用研究取得了显著进展，其中支持向量机方法以其优良的泛化能力和对高维数据的处理能力，在气象预报的各个方面展现出巨大的应用潜力。

1. 国内研究现状

国内学者在支持向量机气象预报方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.深入研究支持向量机的基本原理：-线性可分支持向量机的原理和求解方法。

-非线性可分支持向量机的原理、核函数的选择以及对模型性能的影响。

-支持向量回归机的原理和应用。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：-收集并阅读与支持向量机、气象预报、机器学习等相关的国内外文献，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究思路。

2.数据获取与预处理阶段：-根据研究目标，确定所需的气象数据类型，并从相关机构或网站获取可靠的气象数据。

-对获取的气象数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据平滑、噪声去除、特征提取等，以提高数据的质量和可用性。

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.将支持向量机方法应用于气象预报领域，构建基于支持向量机的气象预报模型，为提高气象预报的精度和效率提供一种新的技术途径。

2.针对气象数据的特点，研究适用于气象数据预处理的方法，以提高数据的质量和模型的预测精度。

3.对支持向量机模型进行改进和优化，以提高模型的预测精度、泛化能力和稳定性。

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] 薛峰, 王会肖, 刘建. 基于ceemdan-pso-svm模型的短期风速预测[j]. 华北电力大学学报, 2022, 49(04): 10-21.

[2] 潘雪洋, 肖子洋, 刘华强, 等. 基于机器学习的降水预报研究进展与展望[j]. 气象, 2021, 47(08): 913-927.

[3] 冯佳睿, 张博, 张宁, 等. 基于ceemdan-se-svm算法的短期风速组合预测模型[j]. 电力系统自动化, 2021, 45(12): 149-158.