1. 本选题研究的目的及意义
随着社会的进步和发展，人类活动对天气的依赖性越来越强，准确的天气预报对于防灾减灾、农业生产、交通运输等领域都具有至关重要的意义。
因此，提高天气预报的精度和时效性一直是气象学研究的重点和难点。
本选题旨在研究基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法在天气预报中的应用，并探讨其在提高预报精度和效率方面的潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
天气预报是气象学研究的核心内容之一，长期以来，国内外学者对其进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在天气预报领域取得了一系列重要进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.数据收集与预处理：收集历史气象数据，包括温度、湿度、风速、风向、降水量等，并对数据进行清洗、去噪、标准化等预处理操作，以构建高质量的数据集。
2.CNN模型构建：设计合理的CNN网络结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等，并确定各层的参数设置，以构建能够有效提取气象数据时空特征的CNN模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解天气预报领域的最新研究进展，特别是深度学习在天气预报中的应用情况，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.数据收集与预处理：从中国气象数据网等渠道收集历史气象数据，并对数据进行清洗、去噪、标准化等预处理操作，以构建高质量的数据集。
3.CNN模型构建：基于TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，设计合理的CNN网络结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等，并确定各层的参数设置，以构建能够有效提取气象数据时空特征的CNN模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.将CNN深度神经网络应用于天气预报领域，构建基于CNN的天气预测模型，为提高天气预报精度提供一种新的方法。
2.对气象数据进行深度挖掘，利用CNN模型提取气象数据中的时空特征，为天气预报提供更丰富的预测依据。
3.对CNN模型进行优化和改进，提高模型的预测精度和泛化能力，使其能够更好地应用于实际天气预报业务。
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. 孙建华, 王志军, 杨 洋. 基于深度学习的雷达外推短临降水预报[J]. 解放军理工大学学报(自然科学版), 2019, 20(1): 1-8.
2. 唐 琳, 张 涛, 葛 亮, 等. 基于深度卷积神经网络的雷达回波外推预报[J]. 气象, 2019, 45(12): 1710-1720.
3. 张 涛, 彭 冲, 柴 睿, 等. 基于深度学习的临近预报方法研究进展[J]. 大气科学, 2020, 44(4): 897-911.
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