1神经网络算法及对未来一月的天气状况预测摘 要 随着对气象各项数据的观测手段、技术上的提升，对于各项或取得数据种类，精度上都有着更好的超越，而对于气象温度进行预测是目前预测数据中最重要的需要解决的问题之一。 针对如何选择预测一个月内的天气情况，本次利用神经网络方法来解决这个难题，因为这股方法在处理非线性难题上有着极强的适应性，完全适合天气这种拥有极大不确定性的数据研究。首先利用MATLAB 软件搭建天气指数模型，其中最主要用到了神经网络工具箱来实现大部分操作，然后再使用 BP 和RBF 算法来提高它的预测精度，这两种不同的算法在神经网络中的运用证明了这项方法是非常有效的，而基于神经网络展开的天气预测对于社会来说，能够起到很好的空气污染和局部精确监测的作用，并给世界气象的检测一个全新的解决方法。 在整个模型的构建和参数设计中，不断对未来一个月的气象温度如何监测的问题展开分析，不仅在文中对深度学习和气象预测的理论进行整理优化，还通过实验结果证明了深度学习方法比传统的浅度神经和向量机的方式来的更加准确。随后将传统所泛用的向量机模型融入到神经网络方法中加以改进，因此大大提高了算法的效率。关键词： 深度学习 天气预测 神经网络 Neural network algorithm and forecast of weather conditions in the coming monthAbstract With the improvement of the meteorological data observation methods and technology, the accuracy of each type of data obtained or obtained has been better surpassed, and the prediction 2of meteorological temperature is the most important need to be solved in the current forecast data One of the problems. Regarding how to choose to predict the weather conditions within a month, this time using neural network method to solve this problem, because this method has a strong adaptability in dealing with nonlinear problems, and it is perfectly suitable for the weather with great uncertainty Data research. First use MATLAB software to build a weather index model, most of which use the neural network toolbox to achieve most operations, and then use BP a...
