基于机器学习的短期气象预测系统的设计与实现

项目：基于机器学习的短期气象预测系统的设计与实现（天气）

摘 要

天气数据视化系统是一种能自动从网络上收集水情信息分析的工具，可根据用户的需求定向采集特定天气数据信息来作可视化分析，自动在网络上获取网页源码。对于天气数据视化系统信息数量较少的工作而言，实现一个网页下载程序不会很麻烦，但是，当从网络上采集海量信息的时候，天气数据视化系统的实现将变得十分复杂。

本课题想要实现利用PYthon技术基于机器学习的短期气象预测系统进行分析，再对该数据进行存储到数据库。其中爬取数据所采用技术为网络爬虫。基于机器学习的短期气象预测系统是一种高效的信息采集利器，利用它可以快速、准确地采集互联网上的各种数据资源，几乎已经成为大数据时代IT从业者的必修课。简单点说，网络爬虫就是获取网页并提取和保存信息的自动化过程。来实现对基于机器学习的短期气象预测和分析和同时进行数据的可视化。

关键词：msyql；信息；python；天气；可视化

基于机器学习的短期气象预测系统是一种能自动从网络上收集天气信息分析的工具，可根据用户的需求定向采集特定天气数据信息来作可视化分析，自动在网络上获取网页源码。对于基于机器学习的短期气象预测系统信息数量较少的工作而言，实现一个网页下载程序不会很麻烦，但是，当从网络上采集海量信息的时候，基于机器学习的短期气象预测系统的实现将变得十分复杂。

基于机器学习的短期气象预测系统技术仅仅处理数据抽取这一步。网络爬虫只将网络上的页面下载下来，对下载的非结构化数据没有进行处理，而直接将其保存到数据库之中。这样做的劣势在于：搜索引擎的后续操作首先要从数据库种获取到这些非结构化信息，然后再进一步的进行信息的处理。这样无形之中增添了两次操作数据库的任务量，在数据量极其庞大的背景下，会大大降低整个系统的效率。基于机器学习的短期气象预测系统分析和预测当前最为流程的python技术来实现可视化分析平台功能。