本地天气预报(自学习算法)

Question

首先是问题!：

是否有可能仅使用本地数据来预测未来几个小时(比如2-3小时)的本地天气趋势?如果是，需要哪些数据来做出这样的预测，哪些预测是可能的?

我说的不是非常精确的预测，只是一些基本的预测，比如:“温度会上升/下降”或“如果湿度上升，气压下降，可能会下雨”等等。你懂的。

我在考虑使用温度、气压、湿度、时间和风速/方向的数据。也许还有别的?

一些背景知识：

对于一个自制的家庭项目，我觉得在我家门前建一个小“气象站”，在短时间内收集各种与天气有关的数据(例如温度、气压、湿度、风速/风向、一天中的时间等)会是一个有趣的想法。

这个想法是收集几个月(或更长时间)的数据，并开发一种能够以一定概率预测即将到来的天气的算法。结果应该是一个小程序，训练过去的数据，然后能够预测天气趋势(温度，降雨等)使用过去几个小时的数据。假设在一段时间内，温度和气压下降，湿度上升，那么它应该告诉我可能会下雨。

我不会用如何编写这样一个自我学习算法的细节来打扰你，但由于我在气象学方面没有受过很好的教育，我甚至不确定这样的预测是否可能，或者在多大程度上是可能的。

我想你已经明白了。请把你的想法告诉我。什么是可能的，什么是不可能的。可能是经验，我需要哪些数据，我可能做出哪些预测，等等。

谢谢你的帮助!

Answer 1

(不是回答，评论太长了)

严格来说，答案是肯定的，因为温度通常在白天升高，晚上下降(当地时间是一个当地变量)，气压和湿度可以指示风暴是否来临(有一些非常老式的天气预报“时钟”可以做到这一点)。实际上，你所在地区即将到来的天气取决于附近的天气，因为那是进入你所在地区的天气。还要确保你没有过度拟合你的模型:即使一个模型完美地适合你现有的数据也不一定具有预测性。最后，有很多可用的天气数据，包括当地的天气数据，你可能也想使用这些数据。

Answer 2

你可以建立一个机器学习算法你需要有技巧，但你需要一些参数，如一年中的日期，一天中的时间，云量，风速和降水。但是，请记住，您的算法需要使用几年前的数据进行训练。对于这样的项目，你通常需要5年的时间观察“火车“算法。