MATLAB神经网络气温预报代码--RAINFALL-PREDICTION-USING-DATA-MINING-APPROACH:Matlab

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。