目录 4.5 基于随机森林算法的多变量非线性回归模型 4.5.1 随机森林算法的概念及过程 4.5.2 模型的构建与结果 4.6 基于 ARIMA 时间序列模型的预测 4.6.1 ARIMA 模型 4.6.2 全球气候的时间序列预测模型 4.6.3 时间序列模型的预测结果 4.7 三种模型的优缺点及推广可行性 4.7.1 模型 1：全球气候变化多变量线性回归模型 4.7.2 模型 2：基于随机森林算法的多变量非线性回归模型 4.7.3 模型 3：基于 ARIMA 的时间序列模型 五．极端天气模型的构建与应用 5.1 问题三的分析与求解思路 5.2 极端天气模型的建立与应用 5.2.1 本模型中极端天气的界定 5.2.2 极端天气的数据处理与分析 5.2.3 基于统计学的极端天气与全球气候间的关系分析 5.2.4 极端天气与全球气候的关联分析模型应用 5.3 模型结果解释及问题三的解决 六．对极端天气与气候变化的进一步探讨 6.1 问题四的分析 6.2 局地天气极寒的概念及原因分析 6.3 局地极端天气的多因子关联性模型 6.3.1 各因子对应的数据集处理 6.3.2 各因子相关性关系 6.3.3 关联性模型结果的解释及应用价值 6.4 全球气候变暖的可替代性新概念 6.4.1 “全球气候异常” 6.4.2 “全球气候振荡热移” 八．参考文献 代码实现 附录 1 netCDF 的 python 提取与处理代码 附录 2 对全球海洋表面的数据集的处理代码 附录 3 运用 Python 对时间序列的数据处理与可视化分析代码 附录 4 运用 Python 构建及应用 ARIMA 模型的代码 附录 5 基于随机森林的多变量回归模型的代码 附录 6 极端天气的量化数据提取及多因子关联性分析 本文篇幅较长，分为上中下三篇，文章索引详见 基于多变量的全球气候与极端天气模型的构建与应用（附python代码实现） 基于多变量的全球气候与极端天气模型的构建与应用（附python代码实现）
该专栏为热销专栏榜 第98名
本文详细介绍了利用随机森林和ARIMA算法构建全球气候与极端天气的预测模型。首先，阐述了随机森林算法的概念和过程，并展示了模型构建与预测结果。接着，讨论了ARIMA时间序列模型在全球气候预测中的应用。通过对比三种模型（线性回归、随机森林、ARIMA），分析其优缺点和推广可行性。此外，还建立了极端天气的量化模型，探讨了局地天气极寒的原因及多因子关联性。附带Python代码实现。
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
