1. 本选题研究的目的及意义
冰雹作为一种灾害性天气，对农业、交通、建筑等方面都会造成严重的损失。
准确地识别冰雹天气，及时采取预防措施，对于减轻灾害损失、保障人民生命财产安全具有重要意义。
因此，开展基于BP神经网络的冰雹天气识别探究具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
冰雹天气识别是气象学领域的一个重要研究方向，近年来，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在冰雹天气识别方面取得了一系列进展，特别是在雷达回波特征分析、数值模式预报等方面积累了丰富的经验。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.收集并整理相关文献资料，了解国内外冰雹天气识别的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.收集历史气象数据，包括地面观测数据、雷达数据、卫星数据等，并对数据进行质量控制、缺失值处理、数据标准化等预处理操作，以构建可靠的数据集。
3.分析冰雹天气形成的关键气象要素，从预处理后的数据中提取与冰雹天气相关的特征，例如温度、湿度、风速、风向、雷达回波参数等，并利用特征工程技术对特征进行筛选和组合，以提高模型的预测精度。
5. 研究的创新点
1.在特征提取方面，本研究将尝试结合气象学领域的相关知识，提取更具代表性和物理意义的特征，以提高模型的预测精度和可解释性。
2.在模型构建方面，本研究将探索不同的BP神经网络结构和参数优化方法，以构建性能更优的冰雹天气识别模型。
3.在模型评估方面，本研究将采用多种评价指标对模型性能进行全面评估，并与传统方法进行比较分析，以验证模型的有效性和先进性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 郑永光, 郭锐, 周小珊, 等. 基于机器学习的冰雹预报研究进展[J]. 应用气象学报, 2022, 33(1): 1-15.
[2] 李婷, 郭学良, 周毓荃, 等. 基于机器学习的强对流天气预报研究进展[J]. 气象学报, 2020, 78(3): 343-363.
[3] 魏鸣, 张宁, 周康辉. 一种基于机器学习的雷暴大风临近预报方法[J]. 气象, 2021, 47(6): 707-716.
