第二节气温和降水第二课时22修改.ppt

year month day week temp_2 temp_1 average actual friend 0 2016 1 1 Fri 45 45 45.6 45 29 1 2016 1 2 Sat 44 45 45.7 44 61 2 2016 1 3 Sun 45 44 45.8 41 56 3 2016 1 4 Mon 44 41 45.9 40 53 4 2016 1 5 Tues 41 40 46.0 44 41 以上是实例，资源包完整

完整代码，可直接运行

（1）不要求建立实际系统的辨识格式，即可以省去选择模型这一步，因为神经网络本质已作为一种辨识模型，其可调参数反映在网络内部的权值上。 （2）可以对本质非线性系统进行辨识。而且是通过在网络外部拟合系统的输入/输出，网络内部归纳隐含在系统输入/输出数据中的系统特性来完成，因此这种辨识是由神经网络本身实现的，是非算法式的。 （3）辨识的收敛速度不依赖于待辨识系统的维数，只与神经网络本身及其采用的学习算法有关，传统的辨识算法则随模型参数的增大而变得更复杂。 （4）由于神经网络具有大量的连接，这些连接上的权值在辨识中对于模型参数，通过调节这些权值可使网络输出逼近系统输出。 （5）神经网络作为实际系统的辨识模型，实际上也是系统的一个物理实现，可以用于在线控制。 所以，用神经网络方法进行辨识可以得到更符合实际的模型，且可以对其进行参数控制来获得更好的控制效果。而MATLAB提供的B

1901-2016全球气温月值格点数据集 这个版本于2017年9月20日发布，涵盖了1901-2016年 数据集。 覆盖范围:所有土地区域(不包括南极洲)为0.5° 变量:pre, tmp, tmx, tmn, dtr, vap, cld, wet, frs, pet 注意，以下引用只部分适用于v4.01

excel数据集，全国各地级市每年一个excel表格

ncdc处理结果，2020年均气温数据

MATLAB神经网络温度预报代码降雨预测使用数据挖掘方法 建议的系统在此，我们预测蒙特利尔市降雨的发生。 预测是一项艰巨的任务，对于“降雨”而言，预测甚至更加复杂和动态。 它取决于各种参数，例如最高温度，最低温度，相对湿度，露点，风速等。这些参数会不时变化，而且天气会随地理位置及其大气变量而变化。它根据以下步骤来预测降雨的发生：步骤1-我们使用数据挖掘方法收集了过去27年蒙特利尔的天气预报数据，并预测了未来几个月的降雨。 为此，我们从加拿大政府网站收集了1990年至2017年的天气预报数据。 步骤2-由于获取的数据是实时数据，因此对原始天气数据集进行数据预处理和数据转换。 提取的原始数据集具有9个属性。 在这里，我们使用诸如最高温度，最低温度，平均相对湿度，露点，风速，阵风，平均压力（海）和平均压力（站）之类的属性来预测总降水量。 步骤3-清理数据集并将其分为两组，一个训练集包含1990年至2015年的数据，一个测试集包含2017年的数据，使用训练数据对模型进行训练，训练后的数据将用作数据库，模型根据测试数据进行准确性测试。 第4步-为此，我们使用一些回归方法来预测未来几天的降雨量。

对我国主要城市的气温进行多元统计分析，采用spss软件进行聚类分析，因子分析，相关分析，得出结论用于指导我国各城市的生产生活实践。

神经网络回归预测--气温数据集