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基于隐马尔科夫模型的天气预报算法研究开题报告

来源:毕业论文网2021-02-22 04:02

1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1、目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.1 研究目的及意义

天气预报是应用大气变化的规律,依据当前及近期的天气形势,对未来一定时期内的天气状况进行预测,其准确率对合理安排生产生活、加强防灾救灾工作、制订突发气象事件应急预案等具有决定性的影响,能最大限度地避免或减轻灾害损失,提高人们的生产生活效率。因此对天气预报准确性的关注上升到了保障国民生产生活的高度,提高天气预报的准确性成为了世界气象组织和各国科学家们面临的亟待解决的问题。

传统的天气预报研究是根据对卫星云图和天气图的分析,结合气象资料、地形、季节特点和群众经验等综合研究后作出的判断,虽已日臻成熟,但准入门槛较高。统计模型的出现,能够让人们在不直接观测天气的情况下,建立与天气变化相关的动植物活动,推算出最大概率出现的天气变化情况,可进一步提高天气预报的准确性、时效性、针对性和精细化水平。因此,利用统计分析模型对天气状况进行合理有效的处理就成为了一种很自然的想法。

隐马尔科夫模型是一种统计分析模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后能够利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的,这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的,但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布,因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。在本次的课题研究中将尝试利用隐马尔科夫模型进行天气预测,将未知的天气变化作为模型中的隐藏状态,将动植物变化和同期天气预报作为模型中的观察状态。

作为信号处理的一个重要方向,隐马尔科夫模型广泛的应用于图像处理,语音人工合成和生物信号处理等领域的研究中,并取得了诸多重要的成果。因此,结合实际应用,进一步研究各种新型隐马尔科夫模型及其性质,具有重要的意义。此次的研究在提高天气预测准确率的同时也拓宽了隐马尔科夫模型的应用范畴,更加深了对隐马尔科夫模型的分析应用。

1.2 国内外研究现状

隐马尔可夫模型创立于20世纪70年代,最初的应用之一是开始于20世纪70年代中期的语音识别,并在80年代得到了传播和发展,随后成功地应用于声学信号的建模中。

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