《中国天气质量数据展示与分析系统》毕业论文如何设计与实现？

随着气象数据采集技术的发展和气象中心算法的改进，数值天气预报的准确率不断提高。然而，面对当今社会对高精度天气预报的需求，来自各个气象中心的模式天气预报已经不能满足人们的要求。因此，各地区气象部门需要根据自身情况，参考上级的指导和预报，对本地区未来的天气现象进行重新预报，提高预报准确率。而区域气象部门受自身设备条件限制，很难获得当地具有指导意义的气象数据。基于以上原因，本文通过对浙江省气象台预报工作实际的调研，结合国家局发布的质检要求，设计并实现了“浙江省天气预报资料分析系统”，以解决气象预报过程中遇到的实际问题。通过对系统结果数据的分析，设计并实现了基于神经网络方法的天气预报模块。该模块将把天气预报结果作为新的预报模型添加到数据分析系统中，为天气预报工作提供更多的数据支持。本文的主要内容如下:

1.根据浙江省气象台气象预报工作的数据需求，通过对现有气象数据结构的分析，设计并实现了一套大时间跨度、高查询效率的气象数据仓库。通过这个数据仓库的实施，每年的数据统计时间从几百秒减少到几秒。

2.设计并实现一个气象数据分析系统。利用C#、HTML、JavaScript和T-SQL voice开发了数据表达丰富直观的数据分析系统，具有数据挖掘、质量检验和辅助预测的能力。通过该系统的应用，可以有效提高气象预报员的预报准确率。

3.提出了一种基于神经网络的数据挖掘模型，用于构建天气预报的数值参考数据。采用BP神经网络方法构建模型，通过对历史数据的不断学习，预测各个参考预测模型的误差，然后根据预测结果给出新的参考数据，作为新的模型供预测者参考。与其他模型的数据相比，该参考数据大大提高了预测的准确性和稳定性。浙江省气象台气象数值预报分析系统的应用实践证明，本文设计实现的气象数值预报数据分析系统能够满足数值预报团队对预报误差控制的需求。不仅根据数据学习模型计算的预测参考数据具有良好的准确性。而且提供的质量检验功能也为数值预报团队的预报工作提供了有力的数据支持。