2026数据科学与大数据技术一套基于随机森林算法的合肥市气温变化特征分析与预测研究10.81-AI通过(论文+程序代码源码.py+BP神经网络+lstm模型+气象数据表)定稿.zip

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支撑材料-22115128-邓豪
- BP神经网络
  - bp神经网络.py(7.45 KB)
  - 图2_BP预测结果对比_2023-2025.png(825.11 KB)
- lstm模型
  - 长短期记忆网络.py(9.08 KB)
- pettitt突变检验
  - pettitt检验.py(5.32 KB)
  - Pettitt检验结果图.png(537.43 KB)
- 决策树模型
  - 决策树模型_2018-2022预测对比.png(528.61 KB)
  - 决策树模型_2023-2025预测对比.png(593.12 KB)
  - 决策树模型_全测试集预测对比.png(1.17 MB)
  - 决策树模型合肥市气温预测结果对比（测试集）.png(507.79 KB)
  - 决策树模型测试.py(3.79 KB)
- 合肥气象站_2015-2025_每日气象数据平均值.xlsx(239.3 KB)
- 多元线性回归模型
  - 图1_多元线性回归预测结果对比_2023-2025.png(590.23 KB)
  - 多元线性回归.py(7.97 KB)
- 数据预处理
  - 7要素异常值处理合并对比图.png(375.38 KB)
  - 其他四要素异常值处理对比图.png(233.08 KB)
  - 处理后7要素完整气象数据.csv(303.28 KB)
  - 异常值处理.py(15.89 KB)
  - 所有异常值详细清单.txt(2.92 KB)
  - 数据预处理.py(3.44 KB)
  - 气温三要素异常值处理对比图.png(154.82 KB)
- 斯皮尔曼分析
  - 斯皮尔曼热力图_缺失值已处理.png(665.46 KB)
  - 斯皮尔曼相关性分析.py(2.31 KB)
  - 相关性热力图
    - 图3.4 合肥市气象要素相关系数热力图.png(221.16 KB)
    - 相关性热力图绘制.py(2.61 KB)
- 最终稿-22115128-邓豪.docx(3.98 MB)
- 模型预测对比
  - 五模型气温预测统一对比图.png(1.4 MB)
  - 对比图.py(9.93 KB)
- 残差分布分析
  - 图4.9_各模型残差分布直方图与正态拟合曲线.png(648.26 KB)
  - 残差图绘制.py(10.4 KB)
- 气温折线图
  - 合肥气温折线图.png(990.88 KB)
  - 气温年度折线图.py(1.78 KB)
- 气温波动分析
  - 3-2_CensusX12气温分解图.png(547.28 KB)
  - 3-3_HP滤波气温分析图.png(387.8 KB)
  - 气温分析可视化.py(3.89 KB)
- 随机森林参数确定
  - max_depth优化曲线.png(115.25 KB)
  - n_estimators优化曲线.png(139.91 KB)
  - 参数确定测试.py(3.45 KB)
- 随机森林模型
  - 图1_随机森林预测结果对比_2023-2025.png(633.57 KB)
  - 图2_特征重要性排序_横向.png(118.37 KB)
  - 随机森林.py(7.61 KB)

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