Mèo của chúng tôi đang chạy đi lấy dữ liệu cho bạn ...

Hỗ Trợ Đồ Án – Sàn thương mại bán code kiếm tiền số 1 Việt Nam

Hỗ Trợ Đồ Án

Gửi thông báo lỗi Báo cáo vi phạm bản quyền

[PE50] Xây dựng hệ thống dự báo thời tiết -33%

Upload bởi:

admindev

(0 Đánh giá)

120,000đ

80,000đ

Chương 1 của đồ án đã trình bày tổng quan về các ứng dụng của học máy, cụ thể đưa ra các khái niệm, các ứng dụng, các dạng học máy và các thuật toán phổ biến trong học máy. Ngoài ra, tìm hiểu chuyên sâu về mô hình học máy K-Keans và Decision Tree. Đây là cơ sở lý thuyết để tiến hành tìm hiểu và triển khai nghiên cứu mô hình dự báo thời tiết sẽ được trình bày ở chương 2 dưới đây.

Danh mục Đồ Án - Luận Văn

Loại Tài liệu

Ngày tải lên 03/04/2024

File download ĐATN Hệ thống dự báo thời tiết.doc

Lưu bài

Chức năng đầy đủ và giống demo 100%
Hỗ trợ lắp đặt nếu cần
Hỗ trợ trả lời người mua sau khi tải

TechByte

(Hạng kim cương)

Xem trang

Bài đăng
79

Đánh giá (23)
5/5

Ngày tham gia
24/05/2024

Kết luận:

1. Trong khóa luận này, đã thực hiện phân tích dữ liệu thời tiết bằng bộ dữ liệu "Indian Weather Analysis and Forecast". Đã tạo ra nhiều biểu đồ và hình ảnh minh họa để trực quan hóa các xu hướng và mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu.

2. Từ phân tích, đã tìm thấy nhiều kết quả kết quả. Cụ thể, thấy rằng nhiệt độ trung bình hàng năm đang tăng dần theo thời gian và đặc biệt là tăng nhanh trong những năm gần đây. Ngoài ra, cũng thấy rằng nhiệt độ trung bình tháng có xu hướng giảm từ tháng 6 đến tháng 9 (mùa mưa), trong khi tăng từ tháng 12 đến tháng 2 (mùa đông).Cũng đã tìm thấy sự khác biệt rõ ràng về nhiệt độ giữa các mùa trong năm.

3. Để dự đoán nhiệt độ trong tương lai, đã sử dụng mô hình Decision Tree Regressor và dự đoán được nhiệt độ trung bình cho năm 2023. Kết quả cho thấy rằng nhiệt độ trung bình dự kiến trong năm 2023 sẽ tiếp tục tăng.

Hướng phát triển:

1. Trong tương lai, nghiên cứu về thời tiết có thể được mở rộng bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu khác như dữ liệu về mưa, độ ẩm, áp suất không khí, gió, v.v. để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thời tiết. Cũng có thể sử dụng các mô hình dự đoán khác như ARIMA, LSTM, v.v. để dự đoán nhiệt độ trong tương lai và so sánh kết quả với Decision Tree Regressor.

2. Ngoài ra, để hiểu rõ hơn về tác động của biến đổi khí hậu, có thể so sánh các kết quả với các bộ dữ liệu khác ở các vùng khác trên thế giới, để xem liệu có bị ảnh hưởng nặng nề hơn so với các nơi khác hay không

ĐIỂM TRUNG BÌNH