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雷达卡
MATLAB
实现基于随机森林（
RF）进行中短期天气预测的详细项目实例
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天气预测作为一门融合了大气物理学、流体力学、数学和计算机科学的交叉学科，其准确性直接关系到农业生产、交通运输、能源调度、防灾减灾以及人们的日常生活等多个国计民生的关键领域。长久以来，天气预测主要依赖于数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP）模型。这些模型基于大气动力学和热力学的基本方程组，通过大型计算机对大气的未来状态进行模拟和求解。NWP模型在过去几十年中取得了长足的进步，极大地提升了天气预报的精度和时效。然而，其本身固有的复杂性和局限性也日益凸显。首先，NWP模型对初始条件的极端敏感性，即所谓的“蝴蝶效应”，意味着初始观测数据中微小的误差会随着时间的推移被指数级放大，从而导致预测结果出现显著偏差，这在中短期预测中尤为明显。其次，NWP模型的计算成本极为高昂，需要动用超级计算机进行数小时甚至更长时间的运算，这限制了其更新频率和在资源受限场景下的应用。再者， ...
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