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机器学习在气象时间序列分析中的应用

在气象时间序列分析中，机器学习技术的应用为数据处理和预测提供了强大的工具。本节将详细探讨如何利用机器学习方法对气象时间序列数据进行分析和预测。我们将介绍几种常用的机器学习模型，包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络和长短期记忆网络（LSTM），并提供具体的代码示例和数据样例。

线性回归

线性回归是一种简单而常用的机器学习方法，适用于预测连续值输出。在气象时间序列分析中，线性回归可以用于预测温度、湿度等气象参数。线性回归的基本原理是通过最小化预测值和实际值之间的平方误差来找到最佳的线性关系。

数据