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研究背景与意义天气预测对于人们的日常生活、农业生产、交通运输等各个领域都具有重要的意义。传统的天气预测方法主要基于气象仪器观测和经验模型，受限于数据采集和...

研究背景与意义天气预测对于人们的日常生活、农业生产、交通运输等各个领域都具有重要的意义。传统的天气预测方法主要基于气象仪器观测和经验模型，受限于数据采集和预测模型的局限性，无法准确地预测复杂的天气变化。而随着大数据技术的发展，越来越多的天气相关数据被积累和记录，这为基于大数据的天气预测与分析提供了良好的基础。本研究旨在利用大数据技术，通过对海量的天气数据进行分析和建模，实现准确、高效的天气预测。具体研究内容包括：选择合适的大数据技术（如Hadoop、Spark等）进行数据存储和计算，收集和整理大规模的气象观测数据和气象模式数据，构建合适的机器学习模型以及评估模型的准确性和稳定性。研究目标和方法研究目标实现基于大数据的天气观测数据和天气模式数据的快速存储和处理探索适用于天气预测的机器学习算法和模型建立高效、准确的天气预测模型评估和验证建立的模型的准确性和可靠性研究方法数据收集和整理通过气象观测站点的实时传感器、卫星遥感数据、气象模型的模拟数据等途径，获取包括气温、湿度、风速、降水量等多种气象数据数据存储和处理采用Hadoop或Spark等大数据处理平台，对大规模的气象数据进行存储、清洗和处理，以便后续的分析和建模特征工程根据气象数据的特点，选择合适的特征提取方式，并利用特征选择算法选取关键特征模型建立基于机器学习算法，如支持向量机、随机森林、神经网络等，建立天气预测模型，并通过交叉验证和网格搜索等方法进行优化模型评估和验证利用历史观测数据和模拟数据，对建立的天气预测模型进行评估和验证，包括准确性、稳定性和实时性等指标预期研究成果建立基于大数据的天气预测与分析系统能够实现快速、准确的天气预测，为用户提供可靠的天气信息提出一种适用于天气数据的特征提取方法能够从海量的气象数据中挖掘出关键特征构建一个高效、准确的天气预测模型能够为决策者提供可靠的气象预测结果对比和评估不同机器学习算法在天气预测中的表现为后续类似研究提供参考研究计划与进度安排第一年完成相关文献综述、数据收集和整理，熟悉大数据处理平台第二年完成数据存储和处理，实现特征工程和模型建立，并初步进行模型的验证和评估第三年改进和优化模型，进一步验证和评估模型的准确性和稳定性，并完成论文撰写和答辩准备参考文献XiongL. et al. (2015). Weather pattern discovery using massive climate data. Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD International Conference on Management of DataLiF. et al. (2018). Weather Prediction by Coupling Satellite and Climate Data Based on Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network. Remote SensingWangQ. et al. (2020). A Hybrid Model for Short-Term Traffic Flow Prediction Based on Big Data. IEEE Access