利用ChatGPT完成2024年MathorCup大数据挑战赛-赛道A初赛：台风预测与分析

利用ChatGPT完成2024年MathorCup大数据挑战赛-赛道A初赛：台风预测与分析

引言

在2024年MathorCup大数据挑战赛中，赛道A聚焦于气象数据分析，特别是台风的生成、路径预测、和降水风速特性等内容。本次比赛的任务主要是建立一个分类评价模型，以预测不同特征的台风类别、台风路径，并分析台风登陆后的降水量及风速的变化。本文介绍了如何利用ChatGPT辅助完成这项比赛任务，通过逐步分解问题，利用ChatGPT提供的数据处理、模型分析和优化建议，从而高效解决大数据分析任务。

问题拆解与解题思路

赛道A初赛提供了三个关键问题，涵盖台风分类、路径预测和降水风速分析。我们将通过ChatGPT逐步解决这些问题。

ChatGPT国内使用：

https://agi.maynor1024.live/list/#/

问题 1：台风分类评价模型

解题思路

目标是建立一个台风分类模型，将台风根据生成环境（气温、气压、季风等）划分为不同类别。我们可以通过以下步骤构建模型：

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。
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。
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。
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。
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。

问题 2：台风路径预测模型

解题思路

台风路径预测需要综合考虑气温、气压、洋流等多因素影响，本文通过动态时间规整算法（DTW）对比预测路径和实际路径。

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。
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。
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。
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。

问题 3：台风登陆后降水量和风速预测模型

解题思路

台风登陆后，其降水量与风速会随距离台风中心的增加而减弱。通过深度学习模型（如LSTM、CNN），我们可以分析和预测这一变化。

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。
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。
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。
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。