1. 毕业设计（论文）主要目标：
1、学习纵向数据时空分离EOF方法和自组织映射神经网络方法；
2、利用EOF分析对吉林省逐日降水量资料进行时空分离，分析其降水分布概况；
3、基于地面温、压、湿、风常规气象数据，建立吉林省逐日降水量的自组织映射神经网络模型；
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文选取吉林省逐日降水量为研究对象，研究思路为：EOF分析降水时空分布概况——建立统计模型——模型的评估。首先，运用EOF分解把纵向数据分解成少数几个典型空间模态和相应的时间系数；其次，基于地面常规气象因素，建立逐日降水量数据的自组织映射神经网络模型；最后，从降水量及其相关指标的概率分布和空间分布等方面检验评估统计模型的效果。
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3. 主要参考文献
[1]曹玮.洪涝灾害的经济影响与防灾减灾能力评估研究[D].湖南:湖南大学,2013:22-26.
[2]朱灵子.基于统计模型的汛期降水预测研究-以义乌市为例[D].杭州:浙江师范大学,2015:11-16.
[3]孙吉辉.基于人工神经网络模型的降水量预测研究[D].青岛：中国海洋大学,2008：9-15.
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