1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着全球气候变化的影响日益显著，极端天气事件，特别是台风的强度和频率都在不断增加。
台风作为一种破坏力极强的自然灾害，对其最大风速的准确估计是进行台风预警、灾害评估和风险防范的关键。
传统的台风最大风速估计方法主要依赖于数值天气预报模型或经验公式，但这些方法存在着一定的局限性，例如预测精度有限、时效性不足等。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在利用机器学习方法进行台风预报方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在台风预报领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速，特别是在机器学习方法的应用方面取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.台风数据的收集与处理：-从相关气象机构收集台风的历史观测数据，包括台风路径、强度、风场等信息。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集和预处理阶段：-从中国气象局、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）等权威机构收集历史台风数据，包括台风路径、强度、风场等信息，时间跨度至少为近年来。
-对收集到的数据进行质量控制，剔除异常值和缺失值，并进行数据清洗和标准化处理，以构建一个全面、可靠的台风数据集。
2.特征提取和选择阶段：-分析影响台风最大风速的潜在因素，包括台风自身的物理特征（如强度、大小、移动速度、距离陆地的距离等）以及环境因素（如海温、风切变、湿度、大气稳定度等）。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.应用领域的新突破：将机器学习方法应用于台风最大风速估计，突破了传统方法的局限性，为台风预报提供了一种全新的、potentially更精准高效的解决方案。
2.数据特征的新探索：深入分析影响台风最大风速的多种潜在因素，包括台风自身的物理特征和环境因素，并从中提取和构造更comprehensive的特征集，以提高模型的预测精度。
3.模型构建的新思路：尝试多种先进的机器学习算法，例如深度学习算法，构建台风最大风速估计模型，并对不同算法的性能进行比较分析，以探索更优的模型构建方案。
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.方翔，陈佩燕，李勋，等. 基于台风时空特征的近海台风强度预报方法[J]. 热带气象学报，2023，39(04):541-551.
2.张薇，王晨曦，王海龙，等. 基于机器学习的西北太平洋热带气旋路径集合预报[J]. 海洋预报，2022，39(06):1-11.
3.陈涛，李英，王晨曦，等. 基于机器学习和多源数据融合的台风强度预报方法[J]. 海洋预报，2022，39(03):1-12.
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