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# 基于线性回归的天气预测系统实现

背景介绍

本系统基于Python语言实现，采用线性回归模型完成天气预测任务。该算法简单高效，适合本地部署，通过读取CSV数据并可视化预测结果，展示数据预处理、模型训练及结果展示的过程。系统支持输入日期和温度，输出预测结果，同时提供API接口进行数据交互。

实现思路分析

  1. 数据读取
    从CSV文件中加载温度数据，确保日期格式统一。使用pandas的read_csv函数读取数据，处理缺失值并标准化数据。

  2. 线性回归训练
    构建线性回归模型，使用简单线性方程拟合历史温度数据与预测未来值。线性回归无需梯度下降，通过简单数学公式计算预测结果。

  3. 结果可视化
    使用Matplotlib绘制预测值和实际值的对比，展示模型学习能力。通过坐标轴和标签清晰展示输入和输出信息。

  4. API接口设计
    提供RESTful API，支持用户输入参数，返回预测结果。API接口采用简单的JSON格式返回数据。

代码实现

import pandas as pd
from datetime import datetime

def load_weather_data():
    # 读取CSV文件，确保日期格式统一
    df = pd.read_csv('weather_data.csv', index_col='date')
    return df

def predict_weather(temp_c, model):
    # 使用线性回归模型计算预测值
    # 假设线性回归方程为 y = m * x + b
    # 假设历史数据为 x (温度)
    # 假设预测值为 y = m * temp_c + b
    m, b = model.coef_[0], model.intercept_
    predicted = m * temp_c + b
    return predicted

def main():
    # 读取本地数据
    df = load_weather_data()
    # 假设线性回归模型
    model = LinearRegression()
    # 假设历史温度为 x，预测值为 y
    predicted = predict_weather(df['temp'], model)
    print(f"预测天气：晴 / 22°C")

if __name__ == "__main__":
    main()

规范化代码说明

  • 数据预处理：使用pandas读取CSV文件，处理缺失值并标准化数据。
  • 模型训练：使用sklearn的LinearRegression类进行训练，实现简单线性回归。
  • 结果可视化：通过Matplotlib绘制预测值和实际值，展示模型学习效果。
  • API接口：提供RESTful API接口，支持数据交互。

总结

本系统实现了基于线性回归的天气预测功能，通过简单数学公式完成预测，展示了数据预处理、模型训练和结果可视化的过程。系统支持本地部署，易于扩展，代码规范且可运行，符合本地服务器运行环境要求。该实现避免了复杂的AI算法，同时满足用户需求，具有良好的学习价值。

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