1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展，天气预报在防灾减灾、农业生产、交通运输等领域的重要性日益凸显。
准确及时的天气预报可以有效减少灾害损失，保障人民生命财产安全，提高生产效率。
因此，开展高效精准的天气预报研究具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在天气预报领域受到越来越多的关注，国内外学者对此进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在深度学习应用于天气预报方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以卷积神经网络为基础，构建天气预报模型，利用历史气象数据进行训练和预测。
主要内容包括以下几个方面：
1.数据收集与处理：收集相关气象数据，例如温度、湿度、风速、降雨量等，并进行数据清洗、预处理等操作，为模型训练做好准备。
2.模型构建：设计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。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解深度学习、天气预报、CNN模型等方面的研究现状和发展趋势，为研究提供理论基础和参考。
2.数据收集与处理：从公开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，以满足模型训练的要求。
3.模型构建：基于CNN模型构建天气预报模型，确定模型的网络结构、参数设置等。
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CNN深度神经网络应用于天气预报领域，探索其在气象数据分析和预测方面的潜力。
2.结合气象数据特点，设计合理的CNN网络结构，以提高模型对气象数据时空特征的提取能力。
3.对比分析CNN模型与传统天气预报方法的性能差异，探讨CNN模型在天气预报领域的优势和局限性。
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.李宏宇,王春玲,王超.基于深度学习的短期风速预测模型综述[J].电力系统自动化,2021,45(17):1-14.
2.张涛,潘祥,郭大伟.基于深度学习的短期风电功率组合预测研究综述[J].电力系统保护与控制,2020,48(14):179-187.
3.王博,张宁,郑博文,等.基于CNN-LSTM混合模型的短期风电功率预测[J].电力系统保护与控制,2022,50(14):147-155.
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