1. 毕业设计（论文）主要目标：
支持向量机气象预报方法，是短期气候预测方法中的一种，研究包括统计学习原理，支持向量机（Support Vector Machine）算法，神经网络技术等，是将大量数据进行建模然后预测分析，对我来说是一个巨大的挑战，需要全力以赴。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
支持向量机是一种建立在统计原理与结构风险最小化原则上的机器学习方法，具有较强的泛化能力，适合解决小样本问题。本论文在分析支持向量机算法的基础上，研究支持向量机在气象方面短期气候预测的应用，主要内容有：
1.信号处理-经验模态分解算法用于对气候时间序列的平稳化处理，最小二乘支持向量机对短期气候建模和预测。
2.短期气候预测-均生函数对原时间序列的周期延拓，用支持向量机进行降水量预测。
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3. 主要参考文献
[1]赵国令，肖科丽.支持向量机方法在天气预报中的应用[J].陕西气象,2004,06.
[2]汪春秀.基于支持向量机的气象预报方法研究[D].南京：南京信息工程大学图书馆，2011.
[3]V.Vapnik著.统计学习理论的本质[M].张学工译.北京：清华大学出版社，2004.
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