1.train_feature.csv 训练集特征数据，每个时刻1个数据，每天8个时刻，共17008条。 2. train_label.csv 训练集标签数据，每天1个数据，共2126个数据。 3.test_feature.csv 测试集特征数据，每个时刻1个数据，每天8个时刻，共7320条数据，

气象参数是建筑能耗模拟的基础,随着全球气候异常变暖,必将对建筑采暖和空调能耗产生重要影响。进行未来气候条件下的建筑能耗模拟,必须首先开展未来模拟气象参数的研究。根据TMY2模拟气象参数模式提出了节能分析气象年(AEEMY)模拟气象参数模式。使用了3个气候模型预测了中国建筑热工分区代表城市未来2021-2050的30 a气象参数。使用AEEMY模式得到了1971-2000年和2021-2050年代表城市的建筑能耗模拟气象参数。应用DOE2模拟软件对中国各气候区的居住建筑在2种气候条件下进行了建筑能耗模拟。验

1，由单位质量流体热传导方程 2，由脉动运动方程（1.2.5）式 3，由脉动运动方程 4，简要说明（1）近地层大气的主要物理特征；（2）空气动力学光滑流与粗糙流 的区别；（3）粗糙长度 z0、位移厚度 d 和 Monin-Obukhov 长度 L 的物理意义 5，中性层结近地层得到下列梯度观测资料： 6，考虑近地层，用湍流相关法测得 w ' u ' = −0.10m 2 s −2 ，w '  ' = −0.005ms −1K ， w ' q ' = 110−4 ms −1 ，此时 T = 27oC 。试问动量通量、热通量、水汽通量方向， 并求出，（1） 波恩比 B ，（2）M-O 长度 L，根据 L 判断稳定度。 7，试证明中性情形下 L z Rf = 。 8，试证明 切变产生项与浮力产生项相等时， 答案完整。

论文研究-基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值.pdf,  本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000——2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反映了气象变化特征,其预测与估值效果优于其他模型;该天气期权价值形成中的非线性特征取决于五种经济效应.科学预测天气和估计天气期权价值,开发天气衍生品,可挖掘天气不确定性的经济价值,弱化其对天气敏感产业的影响.

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析 完整版Word 可以拿来直接交作业

NCDC天气数据集Hadoop MapReduce猪蜂巢 国家气候数据中心（NCDC）是世界上最大的实时气象数据存档。 我下载了1930年的NCDC数据并将其加载到HDFS系统中。 我实现了MapReduce程序和Pig，Hove脚本，以找到不同站点的Min，Max，avg温度。 编译了Java文件：javac -classpath /home/student3/hadoop-common-2.6.1.jar:/home/student3/hadoop-mapreduce-client-core-2.6.1.jar:/home/student3/commons-cli -2.0.jar -d MaxTemperature.java MaxTemperatureMapper.java MaxTemperatureReducer.java 创建了JAR文件：jar -cvf hadoop-

气象统计分析 实习六 气象要素线性趋势分析方法

无人机技术基础

Look4Sat：无线电卫星跟踪器 适用于Android的开源业余无线电卫星跟踪器和通过预测器 让这个程序为您寻找卫星！ 借助于Celestrak和SatNOGS提供的庞大数据库，您现在可以访问3000颗环绕地球运行的活动卫星。 您可以按卫星名称或NORAD目录号搜索整个数据库。 轻松跟踪它们！ 卫星位置和通过是相对于您的位置计算的。 为了获得可靠的预测，请使用“设置”菜单中的GPS或QTH定位器设置观察位置。 该应用程序是使用predict4java库，Kotlin，协程，Dagger2，Retrofit2，Moshi，体系结构组件和Jetpack Navigation构建的。 现在，

主要是用于时间序列数据分析的源程序，包括时间序列的数据处理、MA模型、相关分析、预测、最大熵谱分析、小波分析。