温度预测 python 确保你的Python环境中有正确安装了scikit-learn库后，即可成功导入LinearRegression模块，并进行温度预测。 安装scikit-learn库： 打开终端或命令提示符，运行 pip install scikit-learn 如果使用的是Anaconda环境，可以使用conda来安装scikit-learn。在终端或命令提示符中运行 conda install scikit-learn。

温度预测 python 随机森林，该模型用于预测气候温度 随机森林，该模型用于预测气候温度 问题重述：预测当日温度,运用RandomForestRegressor(随机森林回归) 1.确定最优训练集： 第一个训练集拥有253个样本+14个指标 第二个训练集拥有1635个样本+17个指标 第三个训练集拥有1635个样本+14个指标 最终确定为第二个训练集预测精确度最高 2.利用第二个训练集，调整随机森林模型超参数 以下两大方法调整 运用from sklearn.model_selection import RandomSearchCV 运用from sklearn.model_selection import GridSearchCV 不断调整参数，比较预测准确度，最终确定最优模型。

随着全球变暖，我们是时候进行预测全球温度，对未来进行预防。本实验运用了MLP与线性回归两种算法去预测未来全球温度，运用MSE和RMSE比较两种算法的准确性，并用matplotlib画出图像，对于数据集，我们对外网的全球温度数据进行了整理，对于缺失值，进行了删除（为了保证数据准确性，若不追求，也可以进行动态填充）。

kalman滤波进行温度预测的简单的matlab程序。

基于改进CFA PSO-RBF 神经网络的温室温度预测研究.pdf

针对现有太阳能光伏阵列仿真实验中因采用环境温度代替光伏组件温度而导致的光伏阵列建模不正确问题,指出应在光伏电池仿真模型中区分环境温度和组件的实际工作温度;分析了光伏组件温度与环境温度和输出功率的关系,给出了一种基于BP神经网络的光伏阵列组件温度预测方法,并将预测结果与实测结果进行比较,得出结论:该方法可有效预测光伏阵列组件温度,且采用前一天数据和前三天数据都有较好的预测效果,因此实际应用时可采用前一天的数据来预测当天的组件温度。

带火炬的递归神经网络 有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM / GRU。 我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。 数据集下载链接 减少上传文件的容量。 这是所需数据集的下载链接：

我使用 1 周的温度，对我的数据运行拟合，MATLAB 给出了一个拟合输入数据的函数。 通过打印残差，您可以看到函数在输入数据上拟合时产生的误差。（如果误差很大，您可以更改函数的类型。我做了所有这些，最好的函数是“SumofSin”）。 然后，我使用这个函数来猜测接下来 24 小时的温度。 --- 该文件还包括 3 个月的 excel 格式的温度。

基于GA-BP神经网络的变压器绕组热点温度预测研究.pdf

时间序列预测 预测项目，SARIMA / X，ARIMA，先知，LSTM，霍尔特冬季，ETS。 温度预测和工资预测。