基于EOF和BP-ANN的降水量空间统计建模研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

降水量作为重要的气象要素之一，对农业生产、水资源管理、生态系统平衡等方面都有着至关重要的影响。

准确预测降水量时空分布变化，对于防灾减灾、合理利用水资源、促进社会经济可持续发展具有重要意义。

因此，开展降水量空间统计建模研究，提高降水量预测的精度和可靠性，具有重要的理论价值和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

降水量的预测一直是气象学研究的热点和难点，国内外学者对此进行了大量的研究。

1. 国内研究现状

国内学者在降水量预测方面做了大量研究，取得了不少成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以某一特定区域作为研究对象，收集该区域的历史降水量数据及其他相关气象数据。

1.首先，利用eof方法对历史降水量数据进行时空特征分析。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.收集数据：收集研究区域的历史降水量数据、气温、湿度、风速等气象数据，并对数据进行质量控制和预处理，以保证数据的准确性和可靠性。

2.eof分析：利用eof方法对研究区域的历史降水量数据进行时空特征分析，提取出能够代表降水量时空变化的主要空间模态，分析各空间模态的特征和演变规律。

3.bp神经网络模型构建：根据eof分析结果，选择合适的输入输出变量，构建bp神经网络模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.将eof方法和bp神经网络模型相结合，构建了新的降水量空间统计模型，为降水量预测提供了新的思路和方法。

2.利用eof方法提取降水量数据的主要空间模态，并将其作为bp神经网络模型的输入变量，充分考虑了降水量的时空变化特征，提高了模型的预测精度。

3.结合研究区域的具体情况，对bp神经网络模型的结构和参数进行了优化，增强了模型的适用性和可靠性。

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.熊安元,李丽,刘可,等.基于ceemdan-se-elm的短期降水量预测[j].水电能源科学,2022,40(10):186-191.

2.王宁,王国庆,李栋梁,等.基于ceemdan和改进麻雀搜索算法优化lstm的降水量预测[j/ol].水资源与水工程学报:1-17[2023-03-09].

3.李俊,刘可,王丽萍,等.基于eemd-pso-svm模型的月降水量预测[j].水电能源科学,2021,39(06):149-153.