基于隐马尔科夫模型的天气预报算法研究任务书

 2021-08-22 11:08

1. 毕业设计(论文)主要内容:

以隐马尔科夫模型为研究对象,将未来天气、温度变化、PM2.5作为隐藏状态,相对应地将空气湿润程度、阴晴雨、相对湿度作为观测状态,分别建立三个隐马尔科夫模型。通过大量历史数据,训练出最为合适的状态转移矩阵和混淆矩阵,利用矩阵达到预测未来天气情况的目的。同时在MATLAB软件环境中完成天气预报的GUI仿真平台的设计,以便直观地看到预测结果的输出。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1) 查阅不少于15篇(其中近5年的外文文献不少于3篇)的相关资料,完成开题报告(设计的目的及意义至少800汉字;基本内容和技术方案至少400汉字)。

(2) 建立合适的隐马尔科夫模型,解决HMM的三个基本问题,得到最合适的状态转移矩阵和混淆矩阵;验证隐马尔可夫模型的准确性;验证预测结果的准确性;在MATLAB环境中构建出天气预报GUI仿真平台;

(3)完成不少于5000汉字(20000英文印刷符)的英文文献翻译。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

(2)第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

(3)6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。

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4. 主要参考文献

(1)Hassan MR, Nath B. Stock market forcasting using hidden markov model:anew approach[Z]. proceedings of 5th International conference on Intelligent Systems Design and Applications. 2005:192-196

(2)Alessandro Rossi, Giampiero M. Gallo. Volability etimation via hidden markov models[J]. Journal of Empiricial Finance. 2006(13):203-230.

(3)甘茂林,吕王勇,符璐.基于离散参数马尔科夫链的PM_2_5_预测[J]. 安全与环境工程, 2016,23(1):38.

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