Предсказание погоды на основе данных с метеопостов (на примере метеостанции в г. Минске) : магистерская диссертация

Abstract

Объект исследования: технологический процесс для решения задачи по долговременному предсказанию температуры воздуха. Предмет исследования: методы и алгоритмы автоматического построения прогноза температуры воздуха, поиск закономерностей. Цель работы: исследование эффективности моделей для предсказания температуры воздуха. В процессе исследования проводились: рассмотрение основных подходов построения моделей по краткосрочному и долгосрочному предсказанию температуры воздуха, настройка и реализация моделей для предсказания изменения температуры воздуха. В работе продемонстрирована эффективность подхода использования машинного обучения в построении моделей для предсказания температуры воздуха. Область практического применения: предложенный подход поможет таким сферам, как: сельское хозяйство, энергетика, строительство, транспорт, торговля и др. Снизит затраты на подготовку к сезонным мероприятиям и поможет точнее планировать финансовые потоки.

Object of the study: technological process for solving the problem of long-term air temperature prediction. Subject of the study: methods and algorithms for automatic construction of air temperature forecast, search for patterns. Objective of the work: study of the effectiveness of models for predicting air temperature. The study included: consideration of the main approaches to constructing models for short-term and long-term prediction of air temperature, setting up and implementing models for predicting changes in air temperature. The work demonstrates the effectiveness of the approach to using machine learning in constructing models for predicting air temperature. Area of practical application: the proposed approach will help such areas as: agriculture, energy, construction, transport, trade, etc. It will reduce the costs of preparing for seasonal events and help to more accurately plan financial flows.