题目：基于贝叶斯和环境语义的降水预测

本文针对气象预测模型中降水量预测的问题开展研究工作，通过收集大量的气象雷达回波图数据，使用贝叶斯模型和环境语义相结合的方式，达到对某一区域内降水量情况的预测。并且对比传统的光流法外推，在准确度上有了一定的提高。

本文选择的是气象数据中比较具有代表性的雷达回波图，对未来的降水情况进行预测。雷达回波图是地面气象雷达通过对低空云层发射信号获得的反射图，图中的测量值为雷达反射率，该反射率与空气中含水量成高度正相关，反射情况反映了低空云层中积雨云的情况，因而利用回波图可以有效的进行降水量的预测。本文拟采取贝叶斯算法对回波图进行预测。通过输入几张连续的回波图，来对后续可能的回波图情况进行预测。

本文对使用贝叶斯算法对回波图的预测进行了建模，参数的调整以及环境因素的过滤。同时，在数据预处理方面，进行了回波图的去噪、插值补全等一系列预处理工作，并对整个预测流程形成了一套自动化处理的流程，并编写了web服务程序提供服务，来提供指定地区的降水量预测结果。

本文对整个预测系统的算法、处理过程以及产品化路线进行了详细的论述，同时对系统设计和实现的关键技术和难点进行了研究。本文的论述从数据抓取开始，然后是对收集到数据的处理、过滤，预处理后通过本文重点研究的算法利用数据进行预测是本文研究的重点，最后对算法进行分析、调优及产品化。本文所开发的系统已经产品化并投入使用，该系统通过web服务的形式特定用户提供服务。成为公司的一个重要产品，为公司带来了更多的收入与合作机会。