1. 本选题研究的目的及意义
近年来，全球气候变化已经成为人类社会面临的重大挑战之一。
气候变化不仅影响着自然生态系统，也对人类社会经济发展产生着深远的影响。
为了更好地理解气候变化规律、预测未来气候变化趋势以及制定有效的应对策略，我们需要对气候数据进行深入的分析和挖掘。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在气候数据关联分析领域展开了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。
以下将从国内研究现状和国外研究现状两方面进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.气候数据预处理:收集和整理相关的气候数据，并对数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，以构建适用于组稀疏回归模型的数据集。
2.组稀疏回归模型构建:研究组稀疏回归模型的原理和求解算法，并根据气候数据的特点，对模型进行改进和优化，以构建适用于气候数据关联分析的模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与案例研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.收集和整理相关的气候数据，包括气温、降水、湿度、风速等，并对数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，构建适用于组稀疏回归模型的数据集。
2.研究组稀疏回归模型的原理和求解算法，例如，最小角回归算法、迭代硬阈值算法等。
3.根据气候数据的特点，对组稀疏回归模型进行改进和优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将组稀疏回归模型应用于气候数据关联分析，为气候数据分析提供了一种新的方法，有助于推动气候变化领域的数据挖掘和知识发现。
2.针对气候数据的特点，对组稀疏回归模型进行改进和优化，以提高模型的预测精度和解释能力，为气候变化研究提供更可靠的分析结果。
3.通过实际案例分析，验证了组稀疏回归模型在气候数据关联分析中的有效性和可靠性，为气候变化预测、风险评估以及制定有效的应对策略提供科学依据。
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] 魏凤英. 基于LASSO回归的PM_(2.5)浓度影响因素研究[J]. 环境与发展,2023,35(03):198-201.
[2] 冯雪,李想,王婷,王振波,张强. 融合时空信息和组稀疏回归的PM_(2.5)浓度预测[J]. 环境科学学报,2023,43(04):1701-1711.
[3] 周驰,王妍,陈亮,谢迪. 组稀疏回归算法在网络入侵检测特征选择中的应用[J]. 计算机应用研究,2023,40(03):892-897.
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