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引言

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问题拆解与解题思路

问题 1：台风分类评价模型

1. **数据收集** ：台风特征参数（如强度、等级、风速）、气温、气压、季风等气象数据。主要数据来源可以是中央气象台或其他公开平台的历史气象数据。

2. **数据预处理** ：处理数据中的缺失值和异常值，将月份转化为季节标签。可以通过特征工程创建新的变量（如温差变化率）以增强模型预测效果。

3. **探索性数据分析（EDA）** ：通过相关性分析和可视化（如散点图、热力图），观察台风特征与环境参数间的关系。此时可以利用ChatGPT生成代码进行相关性计算和数据可视化，以便更直观地理解不同台风特征的关联性。

4. **模型构建** ：使用决策树、随机森林或支持向量机（SVM）构建台风分类模型。ChatGPT可以帮助解释不同模型的优劣并提供调参建议，以提升模型准确性。

5. **预测与结果分析** ：将2024年7月和9月的气象数据输入已训练模型，输出台风类别与途经省份。最后，通过ChatGPT对夏季和秋季台风特征差异进行分析，例如：夏季台风路径更集中在南海，而秋季台风则可能偏向东南沿海。

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问题 2：台风路径预测模型

1. **数据收集** ：收集历史台风位置、气温、气压、风速、洋流、风场等数据，并注重地球自转偏向力的影响。我们以2024年9月13-17日的第13号台风贝碧嘉为例进行分析。

2. **数据预处理** ：清洗数据，并将时间序列特征转换为有利于模型训练的格式。ChatGPT可以协助生成数据预处理代码，减少数据准备时间。

3. **路径预测模型** ：使用时间序列预测模型，如LSTM或随机森林。ChatGPT可以解释不同算法的适用场景以及如何在路径预测中应用LSTM捕捉台风移动特征。

4. **DTW路径对比** ：将预测路径与实际路径视作时间序列，通过DTW算法计算相似度。ChatGPT可以生成DTW的代码示例，帮助我们实现路径相似度计算。

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问题 3：台风登陆后降水量和风速预测模型

1. **数据收集** ：包括台风中心风速、降水量、地形数据（高山、河流、海岸线等）等历史数据。

2. **数据预处理与特征工程** ：时间序列数据和地理位置编码转换，归一化数据。ChatGPT可以提供编码方法和归一化技巧，以确保模型能够顺利处理这些数据。

3. **模型构建** ：结合LSTM（处理时间序列）与CNN（提取空间特征），构建预测模型。ChatGPT可以解释LSTM与CNN组合的模型结构，帮助我们更深入理解模型的构建逻辑。

4. **预测与分析** ：以第13号台风贝碧嘉为例，预测台风路径上的风速和降水量。通过ChatGPT生成的代码，我们可以实现风速和降水预测模型的自动化。

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总结与经验

• **快速生成代码** ：ChatGPT能迅速生成数据预处理、可视化及模型代码，缩短开发周期。

• **提供模型优化建议** ：在模型选择和调参过程中，ChatGPT能够给出针对性的优化建议。

• **支持数据分析** ：ChatGPT帮助我们直观理解数据特征，优化特征工程和数据清洗流程。

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