基于神经网络在全国气温预测中的应用开题报告

 2022-02-02 21:55:15

1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)

一、课题意义

纵观人类发展史,时常有异常天气的发生引起人类社会的灾害,温度变化影响着人类衣食住行等各个方面,甚至影响人的情绪和健康。比如近日南极气温再创新高,达到20.75℃。南极温度首破20摄氏度,打破历史最高记录,留给人类的时间不多了,因此与人类生产、生活息息相关的气温预测越来越成为公众关注的焦点。21世纪以来,全球气候变化异常,全球气候变暖成为显著的气候变化特征,如何更加准确的预测气温变化,提前做好防范,这对气温预测的准确度提出了更高的要求。

已有研究表明气温升高将导致海平面上升、降水重新分布、极端天气频发等后果,很大程度上影响农业生产的发展。世界银行和国际货币基金组织研究发现气候变化将使世界经济发展的不平等进一步加剧。因此研究不同地区气温变化特征,合理构建较为完备的气温预测模型对人类出行、农业生产发展等方面有着深远意义。

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2. 研究的基本内容和问题

研究目标

1.构建较为合理的气温预测模型

2.分析不同环境下各因素对气温预测的影响

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3. 研究的方法与方案

研究方法

数据清洗:归一化处理

预测模型:循环神经网络

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4. 研究创新点

1. 将循环神经网络应用在气温预测上可以有效解决其他神经网络产生的局部极小的问题

2. 以不同的样本数量作为神经网络的序列样本可以有效找出最佳的序列样本,提高预测精度

3.分时令构建模型

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5. 研究计划与进展

2020年3月初,收集整理好相关数据,构建初步预测模型

2020年4月初,优化实现预测模型,有效提高气温预测的准确度

2020年5月初,完善毕业论文

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