MATLAB
实现基于高维数据降维（
DRHD
）进行中短期天气预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
中短期天气预测涉及未来数小时至两周的气象要素预估，业务侧关注点包括最高/最低气温、降水概率、风速风向、相对湿度与能见度等。资料来源呈现出高维、大量、异构、时变的典型特征：地面自动站分钟级观测、探空廓线、卫星多通道亮温、雷达三维体扫、数值预报模式多层变量、再分析资料、城市物联网微站、交通与电力负荷侧间接气象指标等。特征数常动辄上百上千，并具有强相关性、共线性与尺度不一致，若直接馈入回归或序列网络，容易出现维度灾难、过拟合与泛化退化。基于高维数据降维（Dimensionality Reduction for High-Dimensional Data，DRHD）的范式通过线性与非线性映射，在保留主要信息的同时压缩冗余维度，既能提升建模效率，又可增强可解释性。对中短期尺度而言，天气系统受层结稳定度、地形动力、边界层过程及云微物理等多因素耦合控制，存在明显的时空非平稳性与多尺度耦合；DRHD有助于 ...