【源码】基于Python的机器学习气温预测系统

项目简介

本项目是基于Python构建的机器学习气温预测系统，借助历史天气数据，运用神经网络模型预测未来一天的气温，为用户提供准确、便捷的气温预测服务。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与处理：可加载CSV格式的天气数据，能完成数据清洗、异常值处理、数据转换等预处理操作，并对数据进行可视化，便于用户理解数据特征。
2. 模型训练：采用神经网络模型进行气温预测，支持用户自定义模型结构、损失函数和优化器，具备训练、验证和测试功能。
3. 模型可视化：能将模型预测结果与实际数据进行可视化对比，帮助用户直观评估模型性能。
4. 模型保存与加载：训练过程中可保存最佳模型参数，需要时能加载已保存的模型进行气温预测。

安装使用步骤

1. 下载项目的源码文件。
2. 打开命令行，使用pip安装必要的Python库，如PyTorch、matplotlib、Pandas等，命令如下： bash pip install -r requirements.txt
3. 修改代码中的文件路径，保证数据文件和模型文件的路径准确无误。
4. 运行weather_train.py文件，进行模型的训练和测试。
5. 若要进行气温预测，直接运行weather_predict.py文件，输入前一天和上一年同一天的天气数据即可获取预测结果。

使用本项目时，用户需根据实际情况修改数据路径和模型参数，以确保系统正常运行。同时，由于天气数据复杂，预测结果可能存在一定误差。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】