基于SW-RBF组合模型的降水量预测研究开题报告

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、防灾减灾等方面具有至关重要的影响。

准确预测降水量变化趋势，对于合理利用水资源、保障农业生产安全、有效预防和减轻洪涝灾害具有重要意义。

本选题以提高降水量预测精度为目标，开展基于sw-rbf组合模型的降水量预测研究，具有重要的理论意义和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

降水量预测是一个复杂的问题，近年来国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

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，主要集中在以下几个方面：
(1)基于统计学方法的降水量预测：例如，时间序列分析方法(arima)、灰色预测模型等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以某地区的历史降水量数据为研究对象，采用sw-rbf组合模型进行降水量预测研究，主要内容包括以下几个方面：
(1)收集和整理相关研究区域的历史降水量数据，并对数据进行质量控制和预处理，例如缺失值处理、异常值处理等。

(2)对预处理后的降水量时间序列进行分析，提取其特征，例如趋势分析、周期性分析、波动性分析等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.数据收集和预处理：收集研究区域的历史降水量数据，并对数据进行质量控制，处理缺失值和异常值。

2.数据分析：对预处理后的降水量数据进行统计分析，了解数据的基本特征，包括数据的分布、趋势、周期性等。

3.模型构建：构建基于sw-rbf的降水量预测模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.将小波变换和rbf神经网络相结合，构建了一种新的降水量预测模型，为提高降水量预测精度提供了一种新的方法。

2.利用小波变换对降水量时间序列进行多尺度分解，提取不同时间尺度上的特征信息，为提高模型的预测精度提供了更丰富的信息。

3.通过与其他常用的降水量预测模型进行对比分析，验证了sw-rbf组合模型在降水量预测方面的优势。

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. 刘家宏,王义,张弛,等.基于ceemd-se-elm-arima的短期风速组合预测模型[j].电力系统保护与控制,2020,48(19):111-120.

2. 刘鑫,王树果,周建中,等.基于改进小波阈值和lstm的短期风速组合预测模型[j].电力自动化设备,2022,42(11):215-223.

3. 康强,黄春蕾,李栋,等.基于vmd-lstm-gbrt的短期风速组合预测模型[j].电力系统及其自动化学报,2023,35(04):160-168.