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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

天气状况、气候变化无时无刻不影响着人类的生存与发展，与人们的生产生活、交通运输、身体健康、军事活动等息息相关。

开展气象研究，根本目的在于“知风晓雨，为我所用”。

随着理论研究的加深和实践经验的累积，气象预测在防灾减灾、环境保护以及交通运输上均起到重要作用，并在农林、渔盐、交通、工程、医疗卫生和军事国防等方面取得良好效果。

2. 研究的基本内容

本课题将结合深度学习相关理论知识，提出一种具有更高预测精度的气象预测算法。

考虑到气象数据具有大数据特征，且其具有季节性和地域性规律，因此本文将使用深度学习模型，采用真实气象数据，通过实验对神经网络模型和支持向量机参数进行调整，对气象温度预测进行学习和研究。

再通过调整模型结构，以获得更好的预测模型和预测精度。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：所提算法使用python语言编写，基于开源的科学计算库和机器学习框架，运用pycharm软件实现，通过公开的天气数据进行网络训练和测试。

进度安排：2018.12.30--2019.01.31 对国内外气象预测研究进行综述并分析现有工作存在的问题；学习机器学习知识，熟悉科学计算库和可开源框架。

2019.02.01--2019.03.31 实现所提算法2019.04.01--2019.04.31 测试并完善2019.05.01--2019.05.25 撰写论文，准备答辩预期效果：所提出的方法可以实现，具有更高预测精度。

4. 参考文献

[1]何金海,郭品文,银燕,等. 大气科学概论[m].北京:气象出版社,2012.5

[2]刘鑫达. 基于深度学习的气象温度预测研究[d].宁夏大学,2016.

[3]穆穆. 气象预报的方法与不确定性[j]. 气象,2011,37(1):1-13