＃雨量 这是我在学习 python 时开发的一个小项目。 Rainfall 是一个 TCP 端口扫描器，可让您进行隐形扫描。 我使用了 ，因为它可以简化数据包操作。 这个版本目前是单线程的，我期待着把它变成多线程以加快扫描速度。 目前，它可以做到： SYN扫描 圣诞扫描 FIN扫描 NULL 扫描 ACK扫描 ＃＃任务 [] 在相应端口号旁边显示服务名称。 [] 将扫描仪变成多线程扫描仪。 [] 做一些操作系统指纹评估 ＃＃如何使用 '''sudo pythonraining.py -h 用法：raining [-h] [--version] -p PORTS PORTS -t TARGET -m MODE 可选参数：-h, --help 显示此帮助消息并退出 --version 显示程序的版本号并退出 -p PORTS PORTS, --ports PORTS PORTS 扫

印度尼西亚降雨模式分类使用时间序列K均值 使用时间序列k均值对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类。 k均值中的距离计算是动态时间规整（DTW），通常用于模式匹配和时间/顺序数据聚类。

巴基斯坦降雨2000-2016 巴基斯坦2年中的降雨

1- 确定性方法使用 (1) 内点算法，(2) 顺序二次规划：SQP 和 (3) 基于非线性优化的求解器优化，如 Levenberg-Marquardt 算法。 2- 用户可以根据每个盆地定义初始（起点）点，在“Initial_Param.txt”文件中： 3- Bounds of parameters（GR4J模型的4个参数）可以在“Bounds_Param.txt”文件中修改 4-显示 Nash 和 RMSE 值

COMSOL计算非饱和一维 rainfall example dual porosity macropore 模型文件

pySTEPS-用于短期整体预测系统的Python框架 docs 地位 包裹 社区 什么是pysteps？ Pysteps是一个开源的社区驱动的Python库，用于概率降水临近预报（即短期总体预报系统）。 pysteps的目的是满足两个不同的需求。 首先是为感兴趣的研究人员提供一种模块化的，有据可查的框架，以研究新的方法进行降水的临近预报和随机时空模拟。 第二个目标是为从天气预报员到水文学家的从业人员提供一个高度可配置且易于访问的平台。 pysteps库支持标准的输入/输出文件格式，并实现了几种光流方法以及先进的随机生成器来生成整体临近广播。 此外，它包括用于可视化和后期处理临近预报的工具，以及用于确定性，概率性和邻域预测验证的方法。 运行您的第一个即时广播 使用pysteps来计算和绘制此交互式笔记本在Google Colab中即时播报的推断。 保持联系 您可以在pys

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。

HMW8卫星的随机森林降雨估算 使用随机森林，从himawari-8卫星多波段数据估算雨量 模型随机森林机器学习 数据未上传是因为数据过大且保密，因为它具有处理数据的低谷。 如果您有兴趣并想查看数据，可以给我发邮件： 使用的数据IR波段Himawari 8空间分辨率：2kmx2km时间分辨率：所有波段的10分钟组合。 9段+ 36分割窗口。 在一年八月2018-七月2019 在ftp://hmwr829gr.cr.chiba-u.ac.jp/gridded/FD/V20151105/免费下载 GPM DPR KuPR空间分辨率：5.2公里x 5.2公里，可从免费下载 假设在相似的大气条件下克服万隆盆地的数据局限性，通过将数据收集扩展到Java岛的一个岛屿来进行数据采样。 该算法使用具有多个阶段的随机森林模型，即 对降雨区域进行分类对降雨回归的类型进行分类以获得降雨值。 万隆盆地有3个

马尔默 降雨径流模型的模块化评估工具箱-用于46个概念性水文模型的Matlab代码。 MARRMoT是一种新颖的降雨-径流模型比较框架，可以对不同概念性水文模型结构之间进行客观比较。 该框架提供了用于46种独特模型结构的Matlab代码，所有模型结构的标准化参数范围以及每个模型的可靠数值实现。 该框架随附大量文档，用户手册和一些工作流脚本，这些脚本提供了如何使用该框架的示例。 MARRMoT基于单个通量函数和聚合模型函数，可实现多种可能的应用。 如果您对使用或运行代码有任何疑问，或愿意为此做出贡献，请联系wouter.knoben [-at-] usask.ca。 同行评审后的变化 MAR