大數據python天氣預測論文,基於python的氣象數據分析

本文目錄一覽：

• 1、中國天氣質量數據展示與分析系統設計與實現的畢業論文怎麼弄
• 2、“今年是未來十年最涼爽一年”是對論文的曲解，今年的天氣到底是怎樣的？
• 3、大數據利用的六大現實商業案例
• 4、氣象科學小論文兩千字
• 5、AI首次預測未來兩年氣候，AI的預測會准嗎？
• 6、江西的特旱仍在持續，人工智能時代，怎麼讓天氣預報變得更“准”呢？

中國天氣質量數據展示與分析系統設計與實現的畢業論文怎麼弄

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着氣象數據採集技術的發展以及各氣象中心算法的完善,數值天氣預報的準確率一直在穩步的提升。然而,面對當今社會對高精度天氣預報的需求,來自各個氣象中心的模式天氣預報並不能夠滿足人們的要求。因此各個地區的氣象部門需要根據自身情況,通過參考上級指導預報對本地區的未來天氣現象重新進行預報以提高預報準確率。然而地區級氣象部門卻受限於本身設備條件,很難獲得針對當地的具有指導意義的氣象數據。基於上述原因,本文通過對浙江省氣象台實際預報工作的調研,結合國家局下發的質量檢驗要求,為解決氣象預報過程中遇到的實際問題,設計並實現了“浙江省天氣預報數據分析系統”。並通過分析該系統的結果數據,設計並實現了基於神經網絡方法的天氣預測模塊。該模塊會將天氣預測結果作為新的預報模式加入到數據分析系統中,為氣象預報工作提供更多的數據支持。論文的主要工作內容如下:

1、根據浙江省氣象台氣象預報工作的數據需求,通過對現有的氣象數據結構的分析,設計並實現了一套在大時間跨度下,具有極高查詢效率的氣象數據倉庫。通過該數據倉庫的實現,將年度數據統計時間由原來的數百秒級降低到秒級。

2、設計並實現了氣象數據分析系統。利用C#、HTML、JavaScript與T-SQL語音開發了具備數據挖掘能力、質量檢驗能力、輔助預報能力,且數據表現形式豐富而直觀的,數據分析系統。通過該系統的應用,可以有效的改善氣象預報人員的預報準確率。

3、提出以神經網絡法構建預測天氣數值參考數據的數據挖掘模型。該模型以BP神經網絡方法構建,通過對歷史數據的不斷學習從而對各個參考預報模式的誤差進行預測,然後根據預測結果給出新的參考數據,作為一種新的模式供預報人員參考。該參考數據相比較其他模式的數據在預報準確性與穩定性上都有較大的提升。通過氣象數值預報分析系統在該浙江省氣象台的應用實踐證明,本文設計和實現的氣象數值預報數據分析系統能很好地滿足數值預報團隊關於預報誤差控制的需求。不僅根據數據學習模型計算得到的預報參考數據有較好的準確性。而且提供的質量檢驗功能,也為數值預報團隊的預報工作提供了強有力的數據支持。

“今年是未來十年最涼爽一年”是對論文的曲解，今年的天氣到底是怎樣的？

今年的天氣是很熱的，而且雨水很少，很多地方都是十分乾旱的，河南南陽，四川，重慶都是出現了很嚴重的乾旱的

大數據利用的六大現實商業案例

大數據利用的六大現實商業案例_數據分析師考試

大數據正在改變市場的競爭格局。而那些能夠充分利用大數據分析的企業往往能夠更快地向市場提供產品和服務，更好地保持與顧客需求和慾望的一致性。2014年，調研公司Gartner的調查發現，73%的受訪企業在大數據方面進行了投資，或者計劃在接下來的24個月內投資大數據項目;而2013年的這一數據比例則為64%。改善客戶體驗和流程效率被受訪者排在最高的優先級。

客戶體驗的改善不管是在線上或線下都在發生着的，數據從智能手機、移動應用程序、POS系統和電子商務網站等等渠道進行收集。隨着企業比以往任何時候都能夠收集和分析更多的、且類型豐富的數據信息，企業現如今所進行哪些相關工作，以及為什麼要進行都需要進行數據量化。而且，那是最靈活的調整自己的經營策略，以提高或維持市場份額的手段。在執行過程中，客戶體驗的改善有助於提高客戶的忠誠度和企業營收的增長。另一方面，如果公司選擇無視相關的數據，他們很可能會失去客戶和交易，而將其拱手讓給那些對於數據分析反應更敏捷，更精明的競爭對手。

企業流程的改進繼續專註於提高效率，節約成本，以及提高產品或服務的質量。大數據可以提供比傳統系統更深入的見解，因為其有更多的數據點和數據來源分析作為支撐。

無論企業的目標是為了促進營收增長、或是加快產品服務的上市速度、優化勞動力，或是實現其他操作方面的改進，其核心都在與變得更加積極主動，減少被動反應，這就意味着需要使用預測分析，以縮短學習曲線。

有許多使用大數據來提升和改善企業運營的方法，下面將為大家介紹六個典型的案例。

縮短上市時間

推出新的產品或服務涉及多個生命周期階段，其中一些比另一些更容易加速。在過去的幾十年中，藥品製造商已經使用臨床試驗模擬學習速度，降低成本，並減少了參與試驗患者的不必要的負擔。藉助雲計算和大數據，臨床試驗的模擬可以變得更加有利於製造商和患者。

百時美施貴寶公司(bristol-myers squibb) 通過將其內部託管網格環境擴展到AWS雲，減少了98%的臨床試驗模擬時間。該公司還進一步優化了劑量水平，使得藥物產品更安全，並只需要較少的臨床試驗患者的血液樣本。

由於臨床試驗對於數據是高度敏感的，百時美施貴寶公司建立了一個專門的，加密的VPN隧道鏈接亞馬遜網關，並配置了虛擬私有雲，以便使得其運行環境能夠與公眾客戶進行隔離。

在遷入雲中之前，科學家們使用一個共享的內部環境，所以運行大約數百個項目需要花費60小時。現在，每個科學家都有一個專門的環境，2000個項目大約在1.2小時內就能夠處理完畢，而且不會引起影響到團隊的其他成員。

遷移到AWS雲之後，百時美施貴寶公司得以能夠減少兒科研究臨床試驗受試者的人數，從60減少到40人，同時還縮短了一年多的學習研究時間。

優化勞動力

一些企業的人力資源部門正在使用人才分析和大數據來降低成本，進而有效管理人力資源相關的問題。大數據幫助他們能夠有效的選擇能夠更好的適應企業的新員工，降低員工離職率，了解技能和現有市場勞動力的輸出狀況，並確定公司前向發展所需要的人才。

施樂公司使用大數據將其呼叫中心的人員流失率降低了20%。要做到這一點，就必須了解是什麼原因導致了員工的離職，並確定如何改善員工的敬業度。

改善財務績效

企業的財務部門已經不僅僅只是進行定期的報告和BI工作了，他們已經在開始利用大數據來降低風險和成本，尋找機會提高預測的準確性。具體地說，他們使用的數據來識別高風險客戶和供應商，以阻止欺詐，找准收入泄漏，並發掘新的或更有效的商業模式。

最近，天氣預測公司The Weather Company與IBM之間的合作將使企業用戶得以更好地管理天氣狀況對於企業績效的影響。據The Weather Company介紹，每年，僅在美國天氣因素就會造成價值五千億美元的經濟影響。

這些氣象數據是來自超過10萬台的氣象傳感器和飛機，以及數以百萬計的智能手機、建築和路上奔跑的車輛。這些數據與其他22億個獨特的預測點的數據來源相結合，平均每天進行100多億次的實時天氣預報。例如，零售商可以使用這些數據信息來調整人員配置和供應鏈策略。而能源公司將能夠藉助這些天氣數據信息改善供應和預測需求。保險公司將能夠向其投保人警告惡劣天氣條件，這樣他們就可以減少在冰雹災害天氣發生汽車損壞的可能性。

智能化的銷售

稍微修改一下企業的銷售和營銷策略就可能會對您企業的銷售業績產生深遠的影響，特別是當通過大數據分析之後進行的有規劃的修改。

想象一下，一個為期六周的直郵營銷活動票面收益率的超過了70%。而根據直銷協會的介紹，平均直郵回報率僅為3.7%。而雜貨連鎖店Kroger公司是如何做到的呢?一方面，他們根據客戶個人的購物歷史記錄採用個性化的直接郵寄方式。

Kroger公司的客戶會員卡計劃，被食品行業評為第一。超過90%的客戶使用會員卡購買產品。雖然也有其他因素的共同作用，使得Kroger公司的財務績效如此驕人，但其連續45個季度的持續增長至少部分要歸因於其客戶忠誠計劃。

最大限度地減少設備和資產故障

企業希望避免不必要的業務中斷干擾和客戶的焦慮。現在，傳感器已經被嵌入到一切設備，企業可以使用這些數據信息，以確定何時需要對飛機，火車，汽車，及其它電器設備進行維修。理想情況下，當問題已經出現的時候，企業要了解這個問題是什麼原因造成的，以及其如何能得到解決，最好有一個專業的維修隊伍。

Pratt Whitney公司是美國聯合技術公司(United Technologies Corp.)下屬的一個單位，該公司試圖減少意外的飛機發動機維修。據Airinsight.com介紹，今天的發動機能夠在飛機飛行過程中從多個快照收集約100個參數。相比之下，新一代的引擎能夠收集關於連續飛行的5000個參數。這一過程中產生約2千兆字節的數據。使用這些數據信息，Pratt Whitney公司及其合作夥伴IBM得以進行主動的維修。

利用客戶的終身價值

如今的授權客戶比以往任何時候都更加苛刻和善變。企業為了保持或增加市場份額，需要儘可能多地了解自己的客戶，不斷改善自己的產品和服務，並願意調整自己的商業模式，以反映其客戶的實際需求。

美國汽車租賃公司AvisBudget就一直致力於這方面。他們通過實施整合戰略增加了市場份額，並取得了數億美元的額外收入。主動參與確定客戶價值細分，提供分層激勵，提高客戶的忠誠度。該公司的IT合作夥伴CSC公司採用模型預測AvisBudget客戶數據庫的終身價值，並驗證了其使用多通道的營銷活動和相應的分析。

現在的客戶評估數據結合了其他數據，包括客戶的租賃歷史，服務問題，服務地區的人口統計，企業隸屬關係和客戶反饋等等。Avis Budget也收集和分析社交媒體數據。該公司有一個社交媒體專家團隊專門進行品牌營銷。該公司最近還更新了網站，以進一步改善客戶體驗，並且他們正在使用大數據預測區域性的車隊配售和定價服務需求。

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氣象科學小論文兩千字

科學小論文《如何預測天氣》

如何預測天氣

1987年10月15日晚上，284年來最為惡劣的暴風雨橫掃英國南部，摧毀了無數人的家園，造成的損失超過20億英鎊。風力達到了颶風的級別，推倒了約1500萬棵樹。而就在前不久，天氣預報員還笑稱悲劇絕對不會發生，不會有任何颶風襲擊英國。

上面這則聳人聽聞的新聞，頓時使全世界的人們重視起了天氣的預測。

其實，中國從古時候開始，便對天氣產生了濃厚的興趣。《易經》的天氣占卜，孔明借東風，關羽利用暴雨洪水淹七軍……天氣無時無刻不在影響着我們的工作、休息和舉動，它會在冬天讓我們無法上班，在夏天毀掉我們的假日。它一會兒是陰霾的烏雲連成片，一會兒又是和煦的晴天，天氣如此善變，我們可能已經司空見慣，那麼人們又是怎麼預測天氣的呢？要知道，“預測天氣和準確預測天氣完全是兩碼事。”

許多人不懈努力，希望了解天氣的變化過程。他們驚喜地發現：預測未來天氣最關鍵的因素是現在的天氣。他們不停地觀察各種天氣情況的變化與形成原因，並運用生活中的一些簡單的科學定律，總算有了一些收穫；比如根據熱效應，熱的空氣會上升，形成低氣壓區；冷的空氣就會下降，形成高氣壓區。由此我們便可知道一個地方如果又熱又潮濕，這地方不久就會下雨，因為當溫暖潮濕的空氣帶着水蒸氣爬升到高海拔時，它們會凝聚成雲，然後轉化為雨落回地面（這就是為什麼陰天會下雨的原因：因為凝聚的雲過多了，遮住了太陽），當周圍環境特別冷的時候，雨會變為雪或冰雹落下。另外，空氣會從高氣壓區流向低氣壓區，例如，當桂林出現低氣壓，而南寧出現低氣壓，就可以預測桂林將有強風。

但這種方法十分簡單，只是一種粗淺的分析，只能預測很小一部分地區的天氣，還十分容易出錯。最重要的是這種方法只能讓人們知道籠統的天氣，例如“明天桂林會有風”。但人們如果想知道比如氣溫多少度，風度多少級，什麼時候最熱等更具體的信息，我們只好無能為力。

後來，人們建立了一個全球的氣候模型，使用無數先進科技觀察天氣，並藉助複雜的方程來計算，其中包括了海洋的流體力學，熱傳導，大氣化學，甚至太陽輻射等信息。這樣列出來的方程實在太難了，人們難免會出錯，出現誤報天氣的情況。到了現在，人們終於想到了迅速發展的計算機。一不做二不休，在美國實驗室，一台名為埃尼亞克的計算機第一次進行了天氣預測。這台計算機中包含了一整個地球的天氣，是一個活生生的氣象模型。計算機通過分析各種天氣信息，顯示出未來的氣象情況。人們終於可以準確地預測天氣了。雖然計算機也難免會失誤，但失誤率已經比原來小了很多了。

老實說，要天氣預報員以百分之百的確信度告訴我們天氣情況，這恐怕永遠實現不了。但起碼像地震，海嘯，暴風等災難的誤報，將終成歷史。所以，我們應該對未來預測天氣的發展抱有足夠的信心。

AI首次預測未來兩年氣候，AI的預測會准嗎？

其實不得不說，是人工智能在社會發展今天利用大數據分析數字建模也能夠預測未來兩年的氣候變化，而且也會更加的逼真現實，所以相信未來的發展，AI也會越來越智能，預測也會更加的精準，也會給人類的生活帶來更大的便利，所以正是因為如此，可以從下幾個方面出發來看待問題。

1，不得不說是AI，是可以通過不斷的優化算法提升識別的準度的，所以正是因為如此相應通過不斷的調教，也能夠讓預測越來越准。

其實不得不說的是，AI人工智能確實也會給人們的生活帶來很大的便捷，隨着社會的發展設計的領域越來越多，所以相信在未來的一天戀愛也能夠更好的預測未來兩年的氣候變化，利用大數據分析數字建模來推算氣候變遷，而且相信也會越來越更加的智能。

2，AI的預測也是會越來越精準，不好否認的，是經過不斷的學習和數據疊加，也會讓AI的處理能力和處理效率顯著的提升。

其實不得不說是AI最大的本領就是不斷的學習完善，所以正是因為如此通過數據判斷綜合處理也能夠更好的預測兩年之內的氣候變化，所以這是因為如此在原則上，只要通過不斷的演化，也能夠讓預測越來越准。

3，不得不說是在社會的發展，今天人工智能越來越普及，所以這是因為如此相信在未來一天通過科技的進步人工智能的預測能力也會更加的精準。

不得不說是隨着社會的發展，科技水平也在顯著提升，也正是因為如此人工智能相信也會有一個實質性的突破，而在未來的不久，人工智能也會越來越更加的精準，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。

其實不得不說是aI首次預測未來兩年的氣候變化也是可以實現的，而且AI最大的本領就是不斷的學習完善，現在未來的不久，通過不斷的學習魔法季算也能夠通過數據的推算得到最優異的判斷能力所以結果也會越來越准。

江西的特旱仍在持續，人工智能時代，怎麼讓天氣預報變得更“准”呢？

江西的特旱仍在持續，人工智能時代，誰掌握的數據更廣，誰就能在氣象領域走的更遠。隨着現代氣象技術的迅猛發展，各類氣象數據呈現爆炸式增長的趨勢，如何有效地查詢和利用各類氣象數據成為氣象領域的難題。大量數據的獲取和存儲是非常方便的，但要從這些數據中找出隱藏的規律，預測未來的發展趨勢，卻是一件相當困難的事情。在氣象領域，對天氣現象的觀測仍然主要依靠人工進行，這些觀測耗費了大量的人力物力。

同時，在這個信息爆炸的時代，人們在生產生活中有大量的信息需要處理，而這些信息大多來自於圖像信息，有研究表明，人們所獲取的信息中有70%來源於眼睛獲取的圖像信息。人們需要一種快速、高效、合理的方法來處理、分析、解讀這些圖像數據，從而在海量圖像數據中高效、準確地提取出所需的信息。基於數據的機器學習是現代智能技術的一個重要方面，它是從觀測數據中找出規律，並利用這些規律對不方便直接觀測的數據進行預測。

在氣象領域，利用機器學習的方法提高天氣預報的準確性，如將單個數值預報模式的多個氣象要素應用到天氣預報模型中。利用簡單模型提供的全部信息，準確分析天氣存在的規律，從而克服單一預測模型的缺點，提高預測精度，使預測效果優於單一模型。

這些應用可以幫助氣象專業人員更快地發現氣象知識之間的關聯，提取新的氣象知識，最終達到氣象預報和預警的目的。隨着我國經濟的快速發展，氣象事業的發展也呈現出一種快速發展的態勢。隨着氣象現代化設施的不斷完善，氣象科技服務水平也在不斷提高，但與當前經濟社會發展對氣象科技服務的需求仍有較大差距。