数据挖掘技术在气象预测中的应用的任务书.docx

数据挖掘技术在气象预测中的应用的任务书
任务书：
背景：
在气象科学研究领域，气象预测是一项至关重要的任务。这不仅是因为气象预测可以协助决策者做好紧急准备，提高灾害避免和减灾能力，还因为气象预测能够在航空、海运、交通等领域中发挥出其重要作用。许多科学家和工程师将其精力用于如何提高气象预测，其中数据挖掘技术扮演着至关重要的角色。
目的：
本次任务的目的是探究数据挖掘技术在气象预测中的应用，实现更加准确和完美的气象预测，使气象科学服务于社会各个领域。
任务描述：
本次任务需要对数据挖掘技术在气象预测中的应用进行详细的探究，具体任务如下：
1.掌握基本的数据挖掘技术
首先需要了解基本的数据挖掘概念及技术，如分类、聚类、关联分析、预测等，掌握这些基本技术能为后续探究打下坚实的基础。
2.探讨气象要素对气象预测的影响
气象要素是指影响天气的各种气象因素，如气温、风速、湿度等。需要探讨这些气象要素对气象预测的影响，并进行相关的数据挖掘实验。
3.分析海量气象数据，提高气象预测准确率
基于所提供的气象数据集，使用数据挖掘技术进行相关的操作，如特征提取、模型训练等，以提高气象预测的准确率。
4.选取合适算法模型和程序工具
在对气象数据进行数据挖掘分析过程中，需要根据气象预测的目的和需求，选取合适的算法模型和程序工具。
5.撰写综述性报告
撰写基于上述任务所做出的探究和分析，并提出有效的建议和改进方案的综述性报告。
预期成果：
本次任务的预期成果包括：
1.精通数据挖掘技术
掌握基本的数据挖掘概念及技术，并了解各种数据挖掘算法。
2.探讨气象要素对气象预测的影响
探讨气象要素对气象预测的影响，并通过实验得到相关结果。
3.提高气象预测准确率
通过分析气象数据和使用数据挖掘技术，提高气象预测的准确率。
4.选取合适的算法模型和程序工具
选取合适的算法模型和程序工具，以符合气象预测的目的和需求。
5.撰写综述性报告
根据任务所做出的探究和分析，撰写综述性报告，并提出有效的建议和改进方案。
参考文献：
1.AggarwalC.C.DataMining:TheTextbook.(SpringerInternationalPublishing,2015)
2.Blandford,David.DataScienceandItsRelationshiptoBigDataandData-DrivenDecisionMaking.BESCO-BigDataEnabledStatisticalComputing:2015.
3.王国珍，夏咏.基于数据挖掘的气象预测方法[J].电子信息对抗技术探秘.2018(6)：10-14.
4.杨昊，加庆国.基于数据挖掘算法的气象预测研究[J].山东交通学院学报.2019(01):016-024.