發(fā)布時(shí)間：2017-08-20 08:38

  本文關(guān)鍵詞：氣象數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與預(yù)報(bào)應(yīng)用

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【摘要】：隨著氣象數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展以及各氣象中心算法的完善,數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率一直在穩(wěn)步的提升。然而,面對(duì)當(dāng)今社會(huì)對(duì)高精度天氣預(yù)報(bào)的需求,來自各個(gè)氣象中心的模式天氣預(yù)報(bào)并不能夠滿足人們的要求。因此各個(gè)地區(qū)的氣象部門需要根據(jù)自身情況,通過參考上級(jí)指導(dǎo)預(yù)報(bào)對(duì)本地區(qū)的未來天氣現(xiàn)象重新進(jìn)行預(yù)報(bào)以提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。然而地區(qū)級(jí)氣象部門卻受限于本身設(shè)備條件,很難獲得針對(duì)當(dāng)?shù)氐木哂兄笇?dǎo)意義的氣象數(shù)據(jù)。基于上述原因,本文通過對(duì)浙江省氣象臺(tái)實(shí)際預(yù)報(bào)工作的調(diào)研,結(jié)合國(guó)家局下發(fā)的質(zhì)量檢驗(yàn)要求,為解決氣象預(yù)報(bào)過程中遇到的實(shí)際問題,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了“浙江省天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)”。并通過分析該系統(tǒng)的結(jié)果數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的天氣預(yù)測(cè)模塊。該模塊會(huì)將天氣預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的預(yù)報(bào)模式加入到數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中,為氣象預(yù)報(bào)工作提供更多的數(shù)據(jù)支持。論文的主要工作內(nèi)容如下:1、根據(jù)浙江省氣象臺(tái)氣象預(yù)報(bào)工作的數(shù)據(jù)需求,通過對(duì)現(xiàn)有的氣象數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套在大時(shí)間跨度下,具有極高查詢效率的氣象數(shù)據(jù)倉庫。通過該數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn),將年度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間由原來的數(shù)百秒級(jí)降低到秒級(jí)。2、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了氣象數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。利用C#、HTML、JavaScript與T-SQL語音開發(fā)了具備數(shù)據(jù)挖掘能力、質(zhì)量檢驗(yàn)?zāi)芰Α⑤o助預(yù)報(bào)能力,且數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式豐富而直觀的,數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。通過該系統(tǒng)的應(yīng)用,可以有效的改善氣象預(yù)報(bào)人員的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。3、提出以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法構(gòu)建預(yù)測(cè)天氣數(shù)值參考數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建,通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的不斷學(xué)習(xí)從而對(duì)各個(gè)參考預(yù)報(bào)模式的誤差進(jìn)行預(yù)測(cè),然后根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果給出新的參考數(shù)據(jù),作為一種新的模式供預(yù)報(bào)人員參考。該參考數(shù)據(jù)相比較其他模式的數(shù)據(jù)在預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性上都有較大的提升。通過氣象數(shù)值預(yù)報(bào)分析系統(tǒng)在該浙江省氣象臺(tái)的應(yīng)用實(shí)踐證明,本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的氣象數(shù)值預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)能很好地滿足數(shù)值預(yù)報(bào)團(tuán)隊(duì)關(guān)于預(yù)報(bào)誤差控制的需求。不僅根據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型計(jì)算得到的預(yù)報(bào)參考數(shù)據(jù)有較好的準(zhǔn)確性。而且提供的質(zhì)量檢驗(yàn)功能,也為數(shù)值預(yù)報(bào)團(tuán)隊(duì)的預(yù)報(bào)工作提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)值預(yù)報(bào) 預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn) 數(shù)據(jù)挖掘 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P456.7;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的和意義11-12
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展與現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 國(guó)外的發(fā)展與現(xiàn)狀12-13
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)的發(fā)展與現(xiàn)狀13-14
• 1.4 論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 質(zhì)量檢驗(yàn)方法及數(shù)據(jù)挖掘方法研究15-22
• 2.1 數(shù)值預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn)方法15-18
• 2.1.1 降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)15-17
• 2.1.2 溫度預(yù)報(bào)檢驗(yàn)17-18
• 2.1.3 檢驗(yàn)要素18
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介18-20
• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法20-22
• 2.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元模型20-21
• 2.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21-22
• 第三章 氣象數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)22-45
• 3.1 氣象數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的功能需求22-23
• 3.2 氣象數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)23-24
• 3.2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)23-24
• 3.2.2 系統(tǒng)功能24
• 3.3 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)24-29
• 3.3.1 數(shù)據(jù)庫需求分析24-25
• 3.3.2 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)25-28
• 3.3.3 數(shù)據(jù)庫安全性設(shè)計(jì)28-29
• 3.4 數(shù)據(jù)采集模塊的設(shè)計(jì)29-32
• 3.4.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化30-32
• 3.4.2 計(jì)算核心數(shù)據(jù)表的目標(biāo)數(shù)據(jù)32
• 3.5 氣象數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)后端架構(gòu)32-34
• 3.5.1 MVC框架簡(jiǎn)介32-33
• 3.5.2 后端MVC架構(gòu)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)33-34
• 3.6 氣象數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)前端實(shí)現(xiàn)34-37
• 3.6.1 前端模塊的整體設(shè)計(jì)35
• 3.6.2 前端模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)35-37
• 3.7 氣象數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的性能優(yōu)化37-39
• 3.7.1 數(shù)據(jù)表及磁盤IO優(yōu)化37-38
• 3.7.2 數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)優(yōu)化38-39
• 3.8 氣象數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的應(yīng)用39-45
• 第四章 通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)值天氣預(yù)報(bào)45-56
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法45-48
• 4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述45
• 4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)算法推導(dǎo)45-48
• 4.2 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型48-54
• 4.2.1 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型的設(shè)計(jì)48-50
• 4.2.2 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型的實(shí)現(xiàn)50-54
• 4.3 驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果54-56
• 第五章 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 總結(jié)56
• 5.2 存在的問題和展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-60

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本文編號(hào)：705626