【源码】基于Python的气象降雨预测系统

项目简介

本项目借助Python实现气象降雨预测，运用LSTM、SVM、随机森林、XGBoost、Adaboost等多种机器学习算法，结合bagging集成方法，对气象站的降雨情况进行预测。通过对气象数据的预处理、模型训练和测试，评估不同模型在降雨预测任务中的性能。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：处理气象数据集，提取前5个气象站数据，完成数据清洗与填充，满足模型训练要求。
2. 多模型训练：支持LSTM、SVM、随机森林、XGBoost、Adaboost等模型训练，还可训练2模型LSTM。
3. 集成学习：实现基于LSTM模型的bagging集成方法，通过弱分类器投票得出最终预测结果。
4. 模型测试：可对训练好的模型及集成方法进行测试，使用指定测试集，能测试最优模型，并计算准确率、kappa值和召回率等评估指标。

安装使用步骤

安装依赖库

本项目基于Python 3.8，需安装以下库： - pandas 1.0.1：pip install pandas - numpy 1.18.0：pip install numpy - torch 1.4.0：pip install Pytorch - Keras 2.3.1：pip install keras - tensorflow 2.2.0：pip install tensorflow - xgboost 1.1.0：pip install xgboost - scikit-learn 0.22.2.post1：pip install sklearn

下载并整理数据

从链接https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/a96c9fb8f56d4fb5be62/ 下载数据集，解压后将csv文件移至项目codes目录下。运行data_operate.py进行数据整理，此为后续操作的必要前提。

模型训练

• 训练LSTM模型和2模型LSTM：运行LSTM_RAINFALL.py。
• 训练SVM模型：运行SVR_C.py。
• 训练随机森林模型：运行RandomForest.py。
• 训练XGBoost模型：运行xg.py。
• 训练bagging模型：运行bagging.py。
• 训练Adaboost模型：运行Adaboost.py。

模型测试

• 测试已训练的模型和集成方法：运行testTrainedModel.py，使用前需确保各模型均已训练完成，若有未训练好的情况，可在文件中注释对应模型部分。
• 测试最优模型：运行testBestModel.py。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】