大模型的实践应用31-基于通义千问大模型改进台风和海浪预测研究，利用机器学习与通义千问结合的思路实现对台风和海浪预测分析

文章目录

• 一、通义千问大模型介绍
• • 1.1 发展历程与背景
  • • 1.1.1 初期阶段
    • 1.1.2 快速成长
  • 1.2 参数规模及特性
  • 1.3 测评表现
  • • 1.3.1 开放域问答
    • 1.3.2 封闭域问答
    • 1.3.3 文本生成
  • 1.4 特点与优势
• 二、台风和海浪预测现状
• • 2.1 台风与海浪预测的重要性
  • • 2.1.1 传统预测方法及其局限性
    • • 2.1.1.1 统计模型
      • 2.1.1.2 动力-统计结合模型
      • 2.1.1.3 数值天气预报
    • 2.1.2 机器学习技术在台风和海浪预测中的应用
    • • 2.1.2.1 常见应用场景
      • 2.1.2.2 面临挑战
    • 2.1.3 对更准确预测的需求
• 三、通义千问结合机器学习的思路
• • 3.1 选择适合的机器学习算法
  • • 3.1.1 时间序列分析算法
    • 3.1.2 集成学习方法
  • 3.2 结合方式及理论依据
  • • 3.2.1 特征工程
    • 3.2.2 模型融合
    • 3.2.3 理论支持
  • 3.3 相较于传统方法的优势
• 四、预测分析与结果
• • 4.1 实验设计与数据准备
  • • 4.1.1 数据来源
    • 4.1.2 特征工程
  • 4.2 模型构建与训练
  • • 4.2.1 结合方案概述
    • 4.2.2 选择与调整参数
  • 4.3 预测效果评估
  • • 4.3.1 准确率对比
    • 4.3.2 稳定性考量
  • 4.4 应用案例分享
  • 4.5 结论
• 五、实现代码样例
• • 5.1 准备工作
  • • 5.1.1 环境配置
    • 5.1.2 数据准备
  • 5.2 模型构建
  • • 5.2.1 使用Qwen进行自然语言处理
    • 5.2.2 结合机器学习算法
  • 5.3 实验验证与优化
  • 5.4 应用部署