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短期气候预测实习-Python实现.rar

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简介：
本资源为短期气候预测的Python编程实践项目，包含数据处理、模型构建及结果分析等内容。适合学习气象学与数据分析的学生使用。 这是一个用Python实现的示例程序，用于进行短期气候预测。压缩包无需解压密码，可以放心使用。

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  • 短期气候预测实习-Python实现.rar
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    本资源为短期气候预测的Python编程实践项目，包含数据处理、模型构建及结果分析等内容。适合学习气象学与数据分析的学生使用。 这是一个用Python实现的示例程序，用于进行短期气候预测。压缩包无需解压密码，可以放心使用。
     
  • 短期气候预测Python实习.zip
    优质
    本项目为短期气候预测的Python编程实习资料，包含数据处理、模型构建及结果分析等内容，适合学习气象学与Python结合的应用。 短期气候预测的Python代码实现。
     
  • 短期气候实习：大气环流特征的Python代码表征
    优质
    本项目旨在通过Python编程学习和分析大气环流特征，采用短期气候实习的方式，结合实际数据，增强学生对气候变化的理解与研究能力。 计算1991年至2020年（共30年）1月500hPa的平均位势高度场，并绘制环流平均图；然后计算2008年1月500hPa位势高度距平，即相对于气候态的偏差，并制作相应的环流距平图。接下来，还需计算2008年1月500hPa位势高度纬向偏值（指与该月份同层经度平均后的差额），并绘制出对应的环流纬向偏离图。
     
  • Python代码实现气候温度预测.zip
    优质
    本项目为一个使用Python编程语言开发的气候温度预测工具。通过分析历史气象数据，采用机器学习算法进行建模，以预测未来的气温变化趋势，助力环境研究与灾害预防。 温度预测可以使用Python实现。你可以通过分析历史天气数据来建立模型，并利用机器学习算法进行未来温度的预测。常用的库包括pandas、numpy以及scikit-learn等。此外，还可以考虑使用时间序列分析方法，如ARIMA或LSTM神经网络，以提高预测准确性。
     
  • 短期气候预测资料汇总（含课件、实习代码及复习总结）
    优质
    本资料集汇集了关于短期气候预测的关键信息，包括详尽的教学课件、实用的实习编程代码以及系统的学习与复习指南，旨在帮助学生和研究人员深入理解并掌握短期气候预测的技术与方法。 南京信息工程大学大气科学学院大三下学期短期气候预测课程的资料包括实习课的Fortran代码（直接运行即可）、期末复习材料（自己汇总整理）、老师上课PPT以及部分参考文献pdf，旨在帮助学弟学妹们更好地学习和理解这门课程，并在期末复习时减少压力，将更多的精力放在必修课的学习上。
     
  • ARMA模型短期预测的应用实现
    优质
    本文探讨了ARMA（自回归移动平均）模型在短期预测中的应用，并详细介绍了其实现过程和案例分析。通过理论与实践结合的方式，阐述如何利用该模型准确进行时间序列预测，为相关领域的研究提供参考价值。 ARMA模型的短期预测可以通过R语言实现，包括模拟数据和实际数据的预测过程。这个过程中包含了平稳非纯随机性检验、模型识别、确定阶数以及进行短期预测等步骤。
     
  • 用Python实现的HMM天气预测
    优质
    本项目利用Python编程语言实现隐马尔可夫模型（HMM）进行天气状态预测。通过分析历史天气数据，构建HMM模型，并基于该模型对未来天气趋势做出预测。 使用Python实现的基于HMM的天气预测是一个很好的入门示例。
     
  • 基于LSTM算法的短期光伏发电预测（Python实现）
    优质
    本研究运用Python编程语言和LSTM算法，针对短期光伏发电量进行精准预测，旨在优化可再生能源管理与调度。 基于LSTM算法的短期光伏预测（Python实现）
     
  • 基于Python的短期气候预测与中国夏季降水及环流异常分析图表绘制
    优质
    本研究利用Python进行数据分析与可视化，探讨了中国夏季降水和大气环流异常，并进行了短期气候预测。通过图表清晰呈现关键发现。 包含所需的数据。
     
  • 基于EEMD-MIPCA-LSTM的燃气短期负荷预测
    优质
    本研究提出了一种结合EEMD、MIPCA和LSTM的技术框架，用于提高燃气短期负荷预测精度，为能源管理和规划提供有力支持。 燃气负荷受天气状况及经济发展等因素影响较大, 导致其变化趋势具有复杂性和特征因子的冗余性, 从而降低了预测精度。为解决这一问题，在处理燃气负荷的复杂性方面，采用了EEMD自适应时频局部化分析方法，将非线性、非平稳性的燃气负荷数据分解成一系列平稳的本征模式分量和剩余项。在应对特征因子之间的冗余性问题上，则结合了PCA与互信息分析，在选择特征向量的过程中用互信息替代协方差矩阵中的特征值，有效避免了传统PCA方法仅关注变量间相关性的局限，并忽略了它们与燃气负荷实际数值的相关关系。最后针对不同子序列分别构建LSTM模型，预测并重构各分量的预测结果以得出最终结论。通过使用上海地区的燃气数据进行验证实验，结果显示本段落提出的方法在测试集上的MAPE值为6.36%，优于其他模型的表现误差水平。