MATLAB
实现基于隐马尔可夫模型（
HMM）进行中短期天气预测的详细项目实例
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随着全球气候变化的加剧和极端天气事件的频发，天气预测在社会生产、生活和公共安全等领域的重要性日益凸显。中短期天气预测，通常指对未来几小时至数天内天气状况的预报，是气象服务体系中的核心环节。准确的中短期天气预测不仅能够为农业生产、交通运输、能源调度等行业提供科学决策依据，还能有效预防和减轻自然灾害带来的损失，保障人民生命财产安全。传统的天气预测方法主要依赖于数值天气预报模型，这些模型基于大气物理定律和初始气象观测数据，通过复杂的数学方程对大气状态进行模拟。然而，数值模型对初始条件的敏感性极高，且对计算资源的需求巨大，难以满足实时性和高精度的双重要求。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，数据驱动的天气预测方法逐渐成为研究热点。隐马尔可夫模型（HMM）作为一种经典的时序数据建模工具，能够有效捕捉天气状态的隐含转移规律和观测数据之间的统计关系。HMM通过引 ...