这是一个基于CNN卷积神经网络的天气识别案例分享，可以运行实现~，同时里面包含对应的数据集。

天气数据集（1530张5种不同天气情况的图片） 天气数据集（1530张5种不同天气情况的图片。）该数据集包含6个文件夹5个文件夹包含每个类别的图像，一个文件夹包含所有类别的图像。它还包括一个具有alien-test文件夹中的图像标签的csv文件。

天气数据集 用于多类天气数据集（图像分类）的网络 TensorBoard上的图 准确性/测试 精度/训练 损失/测试 损失/火车

1.包含2018年至2022年中国3000个区县的天气指标数据集 2.可做气象预测和天文气象科研分析 3.可做大数据测试系统和预处理实践课题资源 4.一级地域(全称)、二级地域(全称)、气象站所在地(区县/乡镇简称)、年、月、日期-星期、最高温度、最低温度、天气类型、风向风级、平均高温 平均低温 极端高温 极端低温 平均空气质量指数 空气质量最好 空气质量最差.... 5.数据量超过上亿条！！ 6.地域分布明确，可做区域分布图

清洗后的数据：包括全国333地级市的十年气象数据，包括省份地区、年份、时间、天气状况、最高气温、最低气温 、风向(早)、风力(晚上)等，记录数据将近90W行，并附中国二级行政区域对照表 原始数据集：包含34个省级行政区所有二级行政区的数据按照城市为单位，比如陕西为例（西安、宝鸡、咸阳、铜川、渭南、延安、榆林、汉中、安康、商洛共十个地级市数据都有，每一个地级市有单独文件） 爬虫项目源码：源码为Python代码、使用idea运行，也可以使用VScode运行,采用requests-bs4模式爬取数据。Requests模块用于网页信息提取，get方法获取参数；BeautifulSoup用于网页解析，获取网页内容 分析结果PPT，分析过程采用Tableau软件，天气预测总结如下：总结结果是为了完成项目组任务。 1、全国温度最高的前十个省份的夏季温度持续保持在40℃以上，这正好贴切的反映出当前全球变暖的情况，为我们保护环境敲响了警钟。 2、内陆地区昼夜温差大于沿海地区，所以我们应该时刻关注天气情况，注意增减衣物。 3、风力最强的季节往往都是春季，这也是我国北方和西北地区沙尘暴频发的一个季节，在春季来临之前做好预防可以大幅度降低国家和人民的财产损失。 4、西安市最常出现的是多云和晴天，这也是西安气候干燥的原因，我们应该从日常做起，节约用水，使水资源可持续循环使用。

大数据模型预测未来天气数据集.zip

请放心下载，本人代码亲测有效！因为本人正在学习神经网络，所以需要用这个数据集进行神经网络的调试，亲测有效。如有问题，请及时联系本人！

北京/上海/广东，各区的分时天气数据 id 记录ID province 省份名 city 城市名 adcode 区域编码 weather 天气现象(汉字描述) temperature 实时气温，单位：摄氏度 winddirection 风向描述 windpower 风力级别，单位：级 humidity 空气湿度 reporttime 发布时间 create_time 插入时间 数据分析练手

前几天一直在研究 Python 爬虫技术，只为从互联网上获取数据集。 本文就是利用前几天学到的爬虫知识使用 Python 爬取天气数据集，并做的一期讨论日期与最低气温能是否是最高气温的影响因素，进而判断能否精确预测第二天的天气情况。 由于本文开始写作与5月9日，当天想预测第二天也就是5月10日的气温数据，但由于内容较多，到10日下午才写完。所以数据预测的内容有些“陈旧”，还请读者多多包涵。 目录 1 天气数据集爬取 2 数据可视化 3 模型预测数据 3.1 单变量线性回归 模型一：单变量线性回归模型 3.2 多变量线性回归 模型二：基于LinearRegression实现的多变量线性回归模型

2020年全国主要城市天气数据