- 背景：为提升台风预测精度，本项目旨在分析台风轨迹数据并结合气象数据，预测台风的降雨量、风速和潜在风险，为防灾减灾工作提供数据支持；
- 方法：利用网络爬虫技术获取相关城市的气象数据，并对台风轨迹数据进行可视化处理，提取关键特征；采用机器学习算法 （XGBoost、聚类）和深度学习模型（CNN、MLP、TCN）构建台风预测模型，本人作为项目负责人，负责项目全流程的数据分析和建模工作；
- 效果：成功训练了高精度台风预测模型，对台风风险和相关气象指标的预测准确率较高，为台风预警和防灾减灾工作提供了重要参考，并为相关领域的研究提供了数据支持；
- 包含本人工作部分，包括数据处理、网络爬虫、数据可视化、模型搭建与训练；