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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

在实际生活中，数据具有十分重要的意义，而数据分析可以帮助人们获取事件的结果，帮助人们进行判断，从而采取正确的措施，所以进行正确的数据分析具有十分重要的意义。而气象数据的正确分析可以帮助人们获取正确的气象信息，可以为气象工作者的各种判断提供合理的依据。

组稀疏回归模型是机器学习在数据关联性分析的一种重要模型。由于数据库高维度性和时空复杂性，气象数据预测模型的设计产生了许多困难，而组稀疏回归模型可以解决这一难题。通过实验证明，与传统模型相比，组稀疏回归模型在数据处理方面有更显著的效果。

2. 研究的基本内容

1.组稀疏回归模型的设计机理、条件以及特点

2.组稀疏回归模型在处理气象数据库信息的维度多，时空复杂的难题的优越性

3.论文中提到的一些实验所运用的算法以及算法运行的原理。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.3月中旬之前，阅读论文，翻译论文，了解论文的大致意思。本阶段完成后，对论文的总体意思有了较为充分理解。

2.4月中旬之前，完成毕业论文的基本框架，对论文中所提到的公式进行系统性验证，掌握实验的具体实施步骤。

3.5月中旬之前，运用软件以及所学知识实现论文中的算法以及实验。

4. 参考文献

SparseGroup Lasso: Consistency and Climate Applications