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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

（1）选题的目的：

采用智能计算方法进行气象预报，从历史数据出发，建立气象预报的模型，从而预测气象因素，是一种比较新的方法，可以探索一种新的气象预报方法。

（2）选题的意义

2. 研究的基本内容

（1）针对短期气候的非线性和非平稳性，尝试将一种处理信号的新方法——经验模态分解（EMD）算法用于对气候时间序列进行平稳化处理。然后用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对短期气候建模和预测，并应用到温度预测中。（2）在短期气候预测中，采用均生函数对原时间序列进行周期延拓，然后选用延拓序列和预报因子一起构造数据样本，用支持向量机进行汛期降水量的预测，并应用于浙北地区（5～9）月降水量预测中。（3）在对灾害性天气预测时，利用气象科学研究分析得出的影响因子作为样本数据，建立灾害天气分类模型，并应用于浙北地区的夏季和冬季的灾害天气预测中。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

1.学习svm的相关知识，了解svm算法的基本原理和方法；

2.学习气象的相关知测方法，尝试采用智能计算方法进行气象预报，从历史数据出发，建立相关知识的气象预报模型识，深入了解一些基本的气象预测方法；

4. 参考文献

【1】王定成，方廷健，唐毅，马永军. 支持向量机回归与控制的综述. 模式识别与人工智能，2003，16（2）：191-196.

【2】王定成, 汪春秀，朱天一,秦军. 基于svm的灾害天气预测方法的研究，武汉理工大学学报，32（24）：7-11, 2004.12.

【3】支持向量机—理论、算法与拓展———邓乃扬，田英杰 著