MATLAB
实现基于决策树（
DT）进行中短期天气预测的详细项目实例
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中短期天气预测作为气象科学领域的重要研究方向，直接关系到社会经济的稳定运行和人民生活的安全保障。随着全球气候变化的加剧，极端天气事件频发，传统的天气预测方法在面对复杂多变的气象系统时，往往存在一定的局限性。近年来，人工智能与机器学习技术的快速发展为气象预测带来了新的机遇。决策树（Decision Tree, DT）作为一种经典的机器学习算法，因其结构清晰、易于理解和实现、对数据分布无严格假设等优点，在气象数据分析与预测中展现出独特的优势。
气象数据具有高维度、强时空相关性和非线性特征，传统的数值天气预报方法依赖于复杂的物理模型和大量的计算资源，难以实时响应突发性天气变化。而基于决策树的中短期天气预测方法，能够通过对历史气象观测数据的学习，自动挖掘出影响天气变化的关键因素和规律，实现对未来天气状态的高效预测。决策树模型不仅能够处理连续和离散型气象变量，还能通过树结构直观展 ...