基于SVM的温度预测回归模型

发布时间：2024-07-02 18:32

　　气候温度在人们的生产生活中起着重要的作用,基于大数据对天气温度的预测是常用的一种手段。以山西省大同市为例,首先利用Python爬取网页近8年的天气数据,接着用正则表达式提取这些数据中的日最高温度和最低温度,并对数据进行处理作为训练和检验样本,最后利用支持向量机(SVM)建立基于前10天温度数据的可预测未来一天天气的最高和最低温度的回归预测模型,并对此模型进行了检验。结果显示,此SVM回归预测模型的最高温度预测结果均方差为2.43,最低温度的均方差为2.66,表明此模型的可靠性。基于SVM对天气温度进行预测的方法,可为天气预报工作提供一种既高效又节约的参考手段,具有广阔的应用前景。

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【部分图文】：

图6-13墙体预测模型结果

预测方法并不能实现外窗外表面温度的有效预测，其在多样本场景下的预测准确率稳定性差。RSM多项式拟合方法的弊端在于高阶函数的计算复杂性，上述分析中仅考虑各影响因素之间的二阶耦合交叉影响，忽略连续4个时刻的温度响应对于墙体外表面温度以及外窗外表面温度的复杂高阶耦合效应，虽避免了计算的....

图6-14外窗预测模型结果

并不能实现外窗外表面温度的有效预测，其在多样本场景下的预测准确率稳定性差。RSM多项式拟合方法的弊端在于高阶函数的计算复杂性，上述分析中仅考虑各影响因素之间的二阶耦合交叉影响，忽略连续4个时刻的温度响应对于墙体外表面温度以及外窗外表面温度的复杂高阶耦合效应，虽避免了计算的复杂性，....

图1网页的URL和HTML

我们所获取天气数据的目标站点是：http://wwwqixiangtai.org/2011datongxian4yuetianqi/，其目标站点的URL和网页源码（HTML）如图1所示。通过对网页上的URL分析可知，http://www.qixiangtai.org为历史天气网....

图2爬取数据的部分结果

所爬取温度数据的部分结果见图2，其中显示了2011年4月最低气温的部分数据。1.2数据集的建立

本文编号：3999836