1. 毕业设计（论文）主要目标：
1. 通过EOF分解降水量数据，了解东北地区降水的时间和空间分布特征；2.学习BP神经网络的相关理论知识和建模方法；3.分析东北地区降水量数据，选用合适的模型进行降水量的建模和预测；4.结合BP-ANN模型，对东北三省的降水量趋势进行预测。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文以东北地区降水作为研究对象，引入经验正交函数(EOF)的理论和方法，给出通过EOF分解后的降水时间分布和空间分布；然后，针对站点数据建立站点降水量的BP-ANN模型，针对EOF分解后的时间系数建立区域降水的BP-ANN模型；最后，对于站点模型和区域模型进行拟合效果、预测效果等方面的综合评价分析。
3. 主要参考文献
[1]肖志祥, 谭江红. 长江流域夏季降水异常主模态变化特征及其成因分析[J]. 高原气象, 2018, 37(5): 1304-1312.
[2] 金芃霏, 刘敛刚. 基于EOF的浙江省降水变化时空分析研究[J]. 环境科学管理, 2015, 40(7): 40-45.
[3] 郭恒, 张庆云. 北方雨季中国东部降水异常模态的环流特征及成因分析[J]. 大气科学, 2016, 40(5): 946-964.
[4] 李艳莉, 王景红, 张维敏, 等. 基于 EOF的陕西果区近50年降水分布特征研究[J]. 中国农学通报, 2013, 29(32): 326-329.
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