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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

天气状况与人类各项活动各个方面都密切相关。在诸多天气要素中，用来判断天气变化最重要也是最直观的一项要素就是气温。近年来极端气温的出现也越发频繁，世界各国也都报道了一些极端气温导致的灾难。例如印度在18年冬季经历了异常低温，很多民众保暖措施不到位，造成了致命的结果。对于老人儿童，天气交替变化特别是气温突然降低极易引发感冒。农作物的生长也有一定的温度范围，气温的异常严重影响其生长速度甚至导致农作物坏死。很多户外活动例如运动会对气温及天气状况有较高要求。如果我们能够较为准确的预测气温变化，面对温度变化带来的问题时人们可以提前采取有效的防范措施，保证身心健康，减少社会经济损失。

目前气温预测的方法主要有这几种：天气学方法使用天气图，综合使用气象卫星、雷达的资料；数值预报利用计算机求解由气象及物理相关专业学科组成的预报方程，以此得到气温的预测值；统计预报的理论基础为概率论与数理统计，并以此得到气温预报结果^[1]。

2. 研究的基本内容

利用fy气象数据，研发基于人工智能算法智能的精细化气象要素预报方法，提高预报的准确率，实现间隔1天，提前0-7天的平均气温精准预报。针对气象要素连续多变且与过往关联较大的特点，考虑采用以rnn为基础的神经网络算法，使用中国气象数据网的api接口下载气象数据进行分析。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

4. 参考文献

[1]于京燕.浅探现代天气预报技术发展的基础和特点[j].科技资讯,2008(33):217 219.

[2]吴贳域.浅谈现代天气预报的主要方达[j].城市建设理论研究：电子版，2011(14).