[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于高斯过程回归（GPR）进行中短期天气预测（含模型描述及部分示例代码） [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2026-4-7 08:31:12 |AI写论文

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MATLAB
实现基于高斯过程回归（
GPR）进行中短期天气预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着全球气候变化不断加剧，极端天气事件如暴雨、干旱、暴雪和高温热浪日益频繁，对人类社会和经济生活造成了显著影响。气象部门和相关机构急需更为精准和灵活的中短期天气预测手段，用以提前做好防灾减灾和农业、交通、电力等关键领域的安排。传统数值天气预报方法，虽然物理基础坚实，但在面对复杂地表状况、局地异常或观测数据稀疏的情况下，精度和实时性难以满足日益提升的需求。近年来，机器学习和统计方法因其对非线性、非平稳问题的良好建模能力得到了气象领域的广泛关注和实际应用。
高斯过程回归（GPR）作为一种基于概率和贝叶斯理论的非参数方法，能够灵活处理噪声数据，对数据间的相关性建模极其优越，可以量化预测不确定性，为天气预测提供了新的解决思路。在中短期尺度（通常指1—30天内），天气系统既受大尺度环流驱动，也容易受到局地因素扰动，这导致其演变机制复杂且难以完全刻画。利用GPR进行中短期天 ...