基于云的实时天气预测系统架构解析
1. 实时监测与分析功能
在实时监测方面，可以动态更改监测参数。例如，选择“Upload Speed”参数时，图表描述会动态变化。
对于分析功能，主要分为分类分析和回归分析：
-分类分析：点击“Classify”按钮后，可更改图中所示字段的值，结果字段会给出提示，等待服务器响应。完成后会显示KNN和MLP分类的活动结果。
-回归分析：使用“Predict”按钮，指定预测时间和窗口大小，分别用MLR和MLP预测该时刻接收到的数据包数量。
数据下载功能有两种方式：
-批量下载：输入所需样本数量，点击“Download”按钮，会弹出下载.csv文件的提示，可直接打开或保存。
-按日期下载：输入格式为“MMM, DD YYYY”的日期，操作过程与批量下载类似。
2. 机器学习算法在天气预测中的应用
传统的数值天气预报（NWP）方法，将大气建模为流体，通过求解大气水热动力学方程的数值解来预测未来大气状态，但由于微分方程的不稳定性和初始测量的不确定性，其可靠性受到影响。
随着物联网的发展，基于本地化传感器连接云服务的实时天气预测系统逐渐兴起，采用神经网络、模糊逻辑、时间序列和回归分析等技术。以下是一些不同算法在天气预测中的应用案例：
|算法|应用案例|效果|
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|回归分析|在Pantnagar站收集数据，用多元线性回归
