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朴素贝叶斯分类算法在降雨预测中的研究与应用的任务书
任务书
一、任务背景
降雨是气象学研究的一个重要课题，影响着人们的生产、生活和自然环境的变化等方面。降雨的预测是气象学的主要研究内容之一，也是人们关注的重点。对于农业、水利、交通运输等行业来说，准确的降雨预测具有重要意义。而现代信息技术的快速发展，为降雨预测提供了更加高效、精确的算法与技术手段。
朴素贝叶斯分类算法是一种基于统计学原理的机器学习算法，具有较高的准确度和广泛的应用场景。本次任务的目的是研究朴素贝叶斯分类算法在降雨预测中的应用，探究其效果和优缺点，并建立相应的科学模型。
二、任务要求
1.研究朴素贝叶斯分类算法在降雨预测中的优缺点和应用场景，撰写论文。
2.收集整理气象数据，并运用合适的机器学习算法进行实验分析，包括但不限于支持向量机、决策树和深度学习等。
3.使用Python等编程语言，搭建并调试朴素贝叶斯分类算法模型，并与其他算法进行对比。
4.对实验结果进行分析，评估模型的准确率和可靠性，探究其适用性和可优化空间。
5.撰写一份基于研究成果的报告，包括但不限于任务背景、研究方法、实验数据及结果分析、结论及对未来研究的展望等内容。
三、参考文献
1.Saranya,S.,&Vasanthi,N.(2018).Acomparativestudyonmachinelearningalgorithmsforrainfallprediction.InternationalJournalofAdvancedComputerScienceandApplications,9(3),498-503.
2.Huynh,T.H.,&Oh,H.H.(2017).Forecastingdailyprecipitationusingtwo-parametergammadistributionandextremelearningmachine.JournalofHydrology,549,348-361.
3.Yang,X.,Liu,Y.,&Fu,G.(2019).Amodifieddata-drivenapproachforshort-termrainfallforecasting.AtmosphericResearch,221,144-158.
四、任务时间
本次任务总计时间为两个月，具体时间要求如下：
第1周：准备阶段，明确研究目标和任务分工，开始收集相关文献资料；
第2周-第4周：文献研究和数据收集整理，编写论文综述部分；
第5周-第6周：运用支持向量机、决策树等算法，进行实验分析；
第7周-第8周：构建并调试朴素贝叶斯分类算法模型，与其他算法进行对比；
第9周-第10周：分析实验结果，撰写报告；
第11周-第12周：审阅、修改和最终提交。
五、参与人员
任务主要由计算机专业的本科生及硕士研究生组成，人员包括但不限于：
张三，本科生，主要负责数据收集整理和实验分析；
李四，研究生，主要负责朴素贝叶斯算法模型的构建调试和对比分析；
王五，教师，主要负责项目的指导和质量控制。