Python基于随机森林的气温预测模型设计

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文章目录

• 前言
• 详细视频演示
• 一、项目介绍
• 二、功能介绍
• 三、核心代码
• 四、效果图
• 五、文章目录
• 六 、源码获取

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前言

  Python基于随机森林的气温预测模型是一种强大的机器学习应用，它结合了Python的数据处理能力和随机森林算法的预测精度，为气温预测提供了有效的解决方案。以下是对该模型的详细介绍：
一、随机森林算法概述
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并将它们的预测结果进行汇总以提高预测精度。它是一种基于Bagging（Bootstrap Aggregating）策略的算法，能够有效地处理非线性问题，并且擅长处理大量样本和特征。随机森林算法的主要优点包括：
处理大量特征和数据：随机森林能有效地处理具有大量特征和数据的问题，而且不需要进行特征选择。
处理缺失值：随机森林能有效地处理数据中的缺失值。
多功能性：可以用于分类、回归和异常检测任务。
特征重要性评估：能够评估各个特征对模型预测结果影响程度，这对于理解数据和模型的预测结果非常有价值。
易于使用和调优：随机森林的参数相对较少，且对参数的选择不敏感，因此在实际应用中比较容易使用和调优。

详细视频演示

文章底部名片，联系我看更详细的演示视频

一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

数据收集：

获取气候温度的历史数据，这些数据可以从气象站、卫星遥感、历史记录等多种渠道获得。

数据预处理：

对原始数据进行清洗和格式化，处理缺失值和异常值。
进行数据归一化或标准化，以提高模型的训练效率和预测性能。

特征选择：

从收集到的数据特征中，识别出与温度变化最为相关的特征。
这些特征可能包括前一天的最高气温、最低气温、风速、湿度等。

模型选择与训练：

选择随机森林算法作为预测模型。
使用训练数据集对随机森林模型进行训练，调整模型参数以优化预测性能。

模型评估：

使用测试数据集对训练好的模型进行评估。
常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

四、效果图

五、文章目录

目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.5 Hadoop介绍 9
2.6 推荐算法介绍 9
2.7系统运行环境 9
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.2.2服务人员模块实现 38
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

六 、源码获取

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