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基于SVM的溫度預測回歸模型

發(fā)布時間:2024-07-02 18:32
  氣候溫度在人們的生產(chǎn)生活中起著重要的作用,基于大數(shù)據(jù)對天氣溫度的預測是常用的一種手段。以山西省大同市為例,首先利用Python爬取網(wǎng)頁近8年的天氣數(shù)據(jù),接著用正則表達式提取這些數(shù)據(jù)中的日最高溫度和最低溫度,并對數(shù)據(jù)進行處理作為訓練和檢驗樣本,最后利用支持向量機(SVM)建立基于前10天溫度數(shù)據(jù)的可預測未來一天天氣的最高和最低溫度的回歸預測模型,并對此模型進行了檢驗。結(jié)果顯示,此SVM回歸預測模型的最高溫度預測結(jié)果均方差為2.43,最低溫度的均方差為2.66,表明此模型的可靠性;赟VM對天氣溫度進行預測的方法,可為天氣預報工作提供一種既高效又節(jié)約的參考手段,具有廣闊的應用前景。

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

圖6-13墻體預測模型結(jié)果

圖6-13墻體預測模型結(jié)果

預測方法并不能實現(xiàn)外窗外表面溫度的有效預測,其在多樣本場景下的預測準確率穩(wěn)定性差。RSM多項式擬合方法的弊端在于高階函數(shù)的計算復雜性,上述分析中僅考慮各影響因素之間的二階耦合交叉影響,忽略連續(xù)4個時刻的溫度響應對于墻體外表面溫度以及外窗外表面溫度的復雜高階耦合效應,雖避免了計算的....


圖6-14外窗預測模型結(jié)果

圖6-14外窗預測模型結(jié)果

并不能實現(xiàn)外窗外表面溫度的有效預測,其在多樣本場景下的預測準確率穩(wěn)定性差。RSM多項式擬合方法的弊端在于高階函數(shù)的計算復雜性,上述分析中僅考慮各影響因素之間的二階耦合交叉影響,忽略連續(xù)4個時刻的溫度響應對于墻體外表面溫度以及外窗外表面溫度的復雜高階耦合效應,雖避免了計算的復雜性,....


圖1網(wǎng)頁的URL和HTML

圖1網(wǎng)頁的URL和HTML

我們所獲取天氣數(shù)據(jù)的目標站點是:http://wwwqixiangtai.org/2011datongxian4yuetianqi/,其目標站點的URL和網(wǎng)頁源碼(HTML)如圖1所示。通過對網(wǎng)頁上的URL分析可知,http://www.qixiangtai.org為歷史天氣網(wǎng)....


圖2爬取數(shù)據(jù)的部分結(jié)果

圖2爬取數(shù)據(jù)的部分結(jié)果

所爬取溫度數(shù)據(jù)的部分結(jié)果見圖2,其中顯示了2011年4月最低氣溫的部分數(shù)據(jù)。1.2數(shù)據(jù)集的建立



本文編號:3999836

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