1)根据历史数据，请建立两个或两个以上的数学模型来描述过去，并预测未来的 全球温度水平。 c)使用1个(b)中的每个模型来分别预测2050年和2100年的全球气温。你们的模型 是否同意2050年或2100年全球观测点的平均温度将达到20.00°C的预测？如果 不是在2050年或2100年，那么您的预测模型中的观测点的平均温度何时会达到 20.00°C？ 2)使用问题1的结果和附件2022_ APMCM_C_ Data中的数据。csv和您的团队收集的 其他数据集，建立一个数学模型来分析全球温度、时间和位置之间的关系（如果有的 话），并解释这种关系或证明它们之间没有关系。

根据相关数据，预测未来几年的情况，有残差，有相关系数

使用 Harmony Search 进化算法进行预测，以便根据时间序列数据的输入向量预测未来的期望值。和声搜索算法(Harmony search， HS)是一种新兴的智能优化算法。

1.文件含所有代码以及保存数据，代码含有部分注释。 2.时间序列预测，验证集评价指标为rmse、MAE、MAPE、R2计算值 3.本文的运行效果如下，不同的案例数据，不同优化参数效果是不一样，有问题提供免费咨询和售后服务。 4.使用版本为matlab2020a，低于该版本的打开代码会出现乱码，属于正常现象，私聊会进行解决，高于此版本不会出现问题。 5.不同电脑、不同版本的运算结果会出现不同，因为采取随机算子。 %% LSTM结构参数 options = trainingOptions('adam', ... % adam优化算法 自适应学习率 'MaxEpochs',500,...% 最大迭代次数 'MiniBatchSize',10, ...%最小批处理数量 'GradientThreshold',1, ...%防止梯度爆炸 'InitialLearnRate',0.005, ...% 初始学习率 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ...%125次后学习率下降

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时间序列建模 时间序列预测是使用模型根据先前观察到的值预测未来值。 虽然回归分析通常以测试关系的方式使用。 时间序列数据的模型可以具有多种形式，并代表不同的随机过程。 在对流程级别的变化进行建模时，三类具有实际重要性的类别是自回归（AR）模型，集成（I）模型和移动平均（MA）模型。 这三个类别线性地取决于先前的数据点。[28] 这些思想的结合产生了自回归移动平均（ARMA）和自回归综合移动平均（ARIMA）模型 资料来源：Wikipedia

90 机器学习想要预测未来，机器学习有种“神秘力量”.docx