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雷达卡
MATLAB
实现基于
K-近邻算法（
KNN）进行中短期天气预测的详细项目实例
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近年来，随着全球气候变化加剧以及极端天气事件频发，中短期天气预测的重要性日益突出。传统的数值天气预报方法虽然在一定程度上能够满足需求，但在面对数据量激增、气象模式变化多端和局部复杂天气现象时，仍然存在一定的局限性。气象数据本身呈现出强烈的时空相关性、非线性特征和噪声干扰，使得基于统计和物理模型的预测方法难以高效适应多变的实际需求。因此，寻求一种高效、灵活、鲁棒性强且易于实现的新型方法成为了当前气象领域亟需解决的问题。
随着人工智能技术的不断发展，基于数据驱动的机器学习方法逐渐成为气象预测领域的重要研究方向。在众多机器学习算法中，K-近邻算法（KNN）凭借其实现简单、无需训练、可解释性强等优点，受到了广泛关注。KNN算法属于无参数模型，能够充分挖掘历史观测数据中蕴含的相似性信息，通过测量样本间的距离，寻找与待预测时刻最为接近的历史样本，再依据这些“邻居”数据进行天气状态的预测。特别是在数据维度 ...
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