1. 本选题研究的目的及意义
降水量作为重要的气象要素之一，对农业生产、水资源管理、防灾减灾等方面都有着至关重要的影响。
准确的降水量预测可以为相关部门提供科学依据，提高决策效率，减少损失。
因此，对降水量进行科学有效的预测具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
降水量预测一直是气象领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在降水量预测方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：1.统计模型:ARIMA模型等统计模型在降水量预测中得到了广泛应用，并取得了较好的预测效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以某地区的历史降水量数据为基础，采用ARIMA模型和RBF神经网络构建降水量预测模型，并对两种模型的预测效果进行对比分析。
具体研究内容如下：1.收集并整理相关研究领域的文献资料，了解降水量预测的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与对比研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.数据收集与预处理:收集目标区域的历史降水量数据，并对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理操作，以确保数据的准确性和可靠性。
2.ARIMA模型构建:-对预处理后的降水量数据进行平稳性检验，根据检验结果对数据进行差分等平稳化处理。
-根据自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)确定ARIMA模型的阶数(p,d,q)。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将ARIMA模型与RBF神经网络相结合，构建组合预测模型，以充分发挥两种模型的优势，提高降水量预测的精度。
具体而言，本研究将在以下几个方面进行创新：
1.组合模型构建:探索ARIMA模型与RBF神经网络的有效融合策略，构建基于两种模型的组合预测模型。
2.模型参数优化:研究ARIMA模型和RBF神经网络的参数优化方法，以提高模型的预测精度和泛化能力。
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] 王鹏, 邵春, 李娜, 等. 基于CEEMDAN-PSO-SVM-ARIMA组合模型的降雨量预测[J]. 水资源与水工程学报, 2022, 33(01): 158-167.
[2] 李佳佳, 孙雷, 程声通, 等. 基于时间卷积网络和注意力机制的ARIMA-LSTM组合模型在日降雨量预测中的应用[J]. 水力发电学报, 2022, 41(12): 203-214.
[3] 王兴玲, 李新. 基于CEEMDAN-SE-BiLSTM-Attention的短期降雨预测[J]. 人民长江, 2023, 54(05): 88-96.
