MATLAB神经网络气温预测代码——基于数据挖掘方法的降雨量预测...
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简介：
这段内容介绍了一个使用MATLAB编写的神经网络程序，旨在通过数据挖掘技术进行气温和降雨量预测。该模型能够分析历史气象数据，识别模式，并据此作出未来天气条件的估计，为农业、交通及日常规划提供重要参考信息。
我们在此采用MATLAB神经网络及数据挖掘方法来预测蒙特利尔市的降雨情况。由于天气预报尤其是降雨预报极其复杂且多变，其受最高温度、最低温度、相对湿度、露点、风速等众多因素影响。
本项目遵循以下步骤进行：
1. 我们收集了自1990年至2017年间蒙特利尔的气象数据以预测未来几个月内的降雨情况。
2. 收集的数据是实时信息，因此需要对原始天气数据集进行预处理和转换。提取出的原始数据集中包含了九个属性：最高温度、最低温度、平均相对湿度、露点、风速、阵风以及海平面与地面站的压力等，以此来预测总降水量。
3. 清理后的数据被分为两部分——训练集（1990年至2015年的数据）和测试集（2017年的数据）。利用训练集对模型进行学习，并通过测试集评估其准确度。
4. 最后，我们采用回归方法预测未来几天的降雨量。
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