【摘要】：伴隨著我國信息技術的高速發(fā)展,氣象部門積累了大量的數(shù)據(jù),激增的氣象數(shù)據(jù)背后隱藏了大量的、鮮為人知的重要信息,如何從這些激增的、大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其中有用的信息,已成為當今數(shù)據(jù)挖掘及氣象方面專家研究的一個熱點問題;另一方面,眾所周知氣象訊息與人們的生活高度相關,嚴重影響著人們生產(chǎn)生活方式,與人們的切身利益息息相關。基于以上研究背景,本文從日常生活中人們最關心的氣溫出發(fā),通過研究影響氣溫變化的效應因素:降雨量、氣壓、水氣壓等若干因素間的聯(lián)系,建立模型,利用所建模型進行預測,通過研究預測值與真實值的誤差,研究模型效果。本文重點從兩種方法上研究該課題,以下簡單介紹兩種方法:首先采用決策樹方法對氣溫數(shù)據(jù)進行評估,這里主要考慮了降雨量、氣壓、水氣壓、風速、相對濕度五種與氣溫變化息息相關的指標;建立月平均氣溫的決策樹模型和按季節(jié)劃分的決策樹模型,通過兩種方法的對比,我們發(fā)現(xiàn)按月平均氣溫建立的決策樹模型的預測效果從整體上看要優(yōu)于按季節(jié)劃分的決策樹模型,但是按季節(jié)劃分的決策樹模型在對夏季氣溫進行預測時要優(yōu)于按月平均氣溫建立的決策樹模型。其次,本文充分考慮了按時間因素來處理這個問題的方法,運用時間序列中常用的簡單季節(jié)模型和ARIMA模型來對本文中涉及到的數(shù)據(jù)進行分析、建模、預測,最終發(fā)現(xiàn)ARIMA模型的預測效果比簡單季節(jié)模型的預測效果更好一些。文章最后,作者總結了兩個模型在該案例分析中起到的作用,并且也分析了過程中存在的一些問題與不足;同時這些問題的存在也為未來的研究指明了方向。
【圖文】：

12圖 3.1 按月平均氣溫劃分生成的決策樹圖通過模型我們也可以得出結論，對于影響氣溫變化的各個因素來說，降雨量，水氣壓和相對濕度這三個因素占主要部分，而其他幾個因素的影響作用就稍微弱一些。由 SPSS 軟件生成的決策樹模型得出結論我們知道：我們可以由充足的理由可以證明如果要研究該地區(qū)未來短期內(nèi)的氣溫，我們可以利用該模型來進行預測。比如我們要研

該模型預測 2010 年至 2015 年每月的月平均氣溫，， 其中得到部分預測值如下表 4.3 簡單季節(jié)模型預測氣溫（℃）的部分值份201101 201102 201103 201104 201105 201106溫-3.9 0 5.55 13.55 22.3 25.45份201107 201108 201109 201110 201111 201112溫27.8 26.1 21.2 14.45 4 -1.65份201201 201202 201203 201204 201205 201206溫-4.65 -0.55 6.1 13.2 21.5 25.55份201207 201208 201209 201210 201211 201212溫28.05 26.45 20.75 13.9 6.45 -1以上預測值，我們將其與真實值進行比較，得到如下對比：
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.13;P45

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