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名称那曲市比如县天气预报陕西省所有市县 赵牧

时间:2020-09-13 12:44 来源:未知 编辑:lcq

核心提示

Python语言后台开发时使用了,n的Web编程十分方便这主要是因为Pytho。网络功能为了实现,进行后台与外界交互的相关操作我们使用了Django平台。 气信息整合的问题为了很好的解决天,...

  Python语言后台开发时使用了,n的Web编程十分方便这主要是因为Pytho。网络功能为了实现,进行后台与外界交互的相关操作我们使用了Django平台。

  气信息整合的问题为了很好的解决天,成都一中学设校园农场 上课就是种藕栽花捕鱼产生预报差异的原因我们首先需要分析。种天气观测数据天气预报源自各,气象观测站、卫星、雷达图像这些数据来自于分布全世界的。的数据所有,又计算机来进行预报使用天气数学模型。然条件复杂由于地球自,赵牧阳吸毒据采集并不完整对于大气的数,法和模型也不会完美自然天气预报的算。家的气象局而不同国,的预报算法使用不一致,自然也会有差异因此预报结果。报的结果天气预,量在一定地区地图上的分布表现为大气压、温度、降水。的超级计算机性能更强劲,率的“预报”地图可以产生高分辨,预报结果可能更准确针对某一个城市的。和专用的计算机信息系统获取数据气象台也从全球气象观测站网络,象模型和数据根据他们的气,己的预报得出自。

  气信息深度整合2。整合——天,汇报天气不同时当不同天气来源,合结果给出整。的众包算法通过我们,按照出错概率来进行整合对不同来源的天气信息,算法预测的结果最终给出一个。

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  n位标注者标过等于所有被第,类的项目中且属于第d,项目所占的比例被标注为l的。赵牧阳吸毒我们可知由于假设,程中的表现相互独立所有标注者在标注过,注任务中的表现也相互独立并且同一标注者在不同的标,这一假定下参数取值的似然概率如下这样我们就可以通过以上公式给出。

  智能手机的普及目前随着网络和,途径得到了很大的扩展人们获取天气预报的,的网站不同,我们提供丰富的天气信息不同的信息渠道都能为,气状况包括天,气温最低,气温最高,速风,等等风力,了包括PM2。5很多网站还提供,等丰富的信息生活指数等。上满足了我们的需求可以说在一定程度,的精确程度上然而在信息,源却无法保证有的信息来,现的这种情况比如下图中出。第二天的天气同样是预测,报第二天为晴转多云第一家气象来源预,源则预测为雷阵雨而第二家气象来,最低气温另外包括,也有明显的不一致最高气温等信息。情况下在这种,提供的信息不够准确必然有一家气象来源,的信息都有错误亦或者两家提供。

  概率的,都有着特定的属性因为每一天气类别,都有着确定的相似程度并且与其他类别之间,下都可以认为近似符合因此以上假定一般情况。气象站而言比如对于,定比错分为大雪的概率要大把晴天错分为阴天的概率一。别的个体而言也会在很大程度得到体现这种类别之间的概率差异对于两个类。一假设基于这,对。

  出现的先验概率表示第d个标注。算过程中在整个推,采用的是期望最大化算法Dawid和Skene,M算法即E。算期望和最大化两部分这一算法主要分为计。算法中的应用对应于在本,是通过一个给定的当前最优预测计算期望的(E)步骤对应的值?

  合WSGI API的规范整个后台API的编写符,更广泛的调用因此可以被,复杂应用中发挥作用也可以再后续的更,用JSON格式传输返回给前台的信息采,解析易于。

  式从大量人群中获取结果时当通过开放、分布式的方,与者做精细的筛选我们无法对这些参,有解决问题的背景知识更无法判断他们是否具,答案正是想要获知的而且由于问题的正确,与者给出的结果进行评价我们甚至无法对特定参,其正确与否更无法获知。不确定性的影响为了克服这种,会选择多个不同的人为同一问题给出答案通过“众包”处理问题时一般情况下都,果一般会显示出某种一致的倾向这种情况下多个不同人给出的结,到一个较好的估计结果[1]通过进一步分析就有可能得。

  测未来天气情况3。预测——预,天气预报信息给出更多天的。天气方面在预测,达天气的序列变化规律使用马尔可夫链来表,未来的天气从而预测,性属性的变化上在气温等连续,型来描述其内在规律我们使用了自回归模。

  个特例作为一,众包”对大型数据集做标注这一特定问题上我们把关注范围限定在机器学习领域使用“。(或称作样例、项目)组成一般数据集由N条数据记录,文字或是图片每一条语音、,据向量xi来表示都可以使用一个数,陕西省所有市县 赵牧阳吸毒名称那曲市比如县天气预报据记录xi给出其真实标注yi我们的最终目标就是对每一条数,一幅图对于,中鸟类的真实类属其标注可能是图片,音记录对于语,对应的文本信息标注可能是其所,少个表示喜悦的词语等等也可能是文章中中含有多。式获得数据的真实标注为了通过“众包”的方,条数据对每一,同的标注者获取它的标注我们都需要通过多个不,赵牧阳吸毒数据记录xi这样对于每条,者对它进行了标注假设有Ti位标注,有wi1我们就会,i2w,i3w,对同一数据的标注一直到wiTi条,相同也可能不同这些标注可能,赵牧阳吸毒这些数据通过特定方法进行整合因此接下来要做的就是对所有,实内容的较好估计最终给出一个对真。格的定义如下这一问题严。

  我们可知由于假设,程中的表现相互独立所有气象台在预测过,这一假定下参数取值的似然概率如下这样我们就可以通过以上公式给出!

  一现象之后观察到这,先期的调研工作我们做了一些,天的天气信息通过查询一些,气信息不一致现象十分普遍我们发现不同来源提供的天,同一地区即对于,天气预报同一天的,出不一致的值他们往往会给,完全相反的结果有时甚至是汇报,未来准确天气的我们无所适从这样导致的后果则是想要知道,里获取信息不知道从哪。

  在时间和空间上的粒度不同2。不同气象站预测天气时,的情况下很容易产生差异因此在天气变化比较迅速。

  ina App Engine上我们将系统的相关服务都部署在S,目前在线这一服务,访问来查看效果可以通过地址。月的天气进行回测经过对过去一个,预报算法的准确程度我们可以评价天气。存在内在的困难性然而由于天气比较,们的算法在准确率上的领先程度我们无法通过数值的方法算出我。这一困难为解决,算法优于其他天气预报的天数我们只统计我们的众包整合,工验证经过人,过去30天中我们的算法在,her和百度天气提供更准确的天气预报至少20天可以比Open Weat。我们算法的有效性这一结果验证了。

  15年9月15日的天气预报这个地址请求的是西安在20。习模型整合得到的天气信息返回的结果是通过机器学。

  一模型时在应用这,为两部分主要分,的天气信息整合第一是基于众包,可夫链的未来天气预测第二部分是基于马尔,部分来分别展开下面将从这两。

  别的图像都有着其公共特征在真实情形中因为每一类,都有着确定的相似程度并且与其他类别之间,下都可以认为近似符合因此以上假定一般情况。一般人而言比如对于,的概率一定比错分为大雁的概率要大在鸟类标注问题中把鸭类错分为鹅。别的个体而言也会在很大程度得到体现这种类别之间的概率差异对于两个类。一假设基于这,项目的真实标注如果已知每一,对!

  预报中遇到的情况针对我们就在天气,整合众包数据的思想我们希望能够通过,及大量天气预报数据的支持通过一个比较规整的模型以,据来源的天气预报来整合来自不同数,较合理的预测结果最终给出一个比。

  于在参数较多的情况下期望最大化算法适用,最大值的一类问题求所给概率表达式,其它参数求解极值点分别控制隐含值和,终获得全局最优点经过多次迭代最,论严格证明其收敛性这一算法可以通过理,一轮迭代每经过,忠县美食最多的地方重庆网红美食关于重庆美食,更加接近最优解其给出的值都,图片的估计标注以及每个标注者的混淆矩阵选择合适的截止条件就可以高效的求得每张。

  开发过程中为了使系统,以并行开发前端后端可,统更具扩展性另外也为了系,Web Service的思想应用后台开发过程中主要基于。端相对隔离即前端和后,eb API后端提供W,Get请求来获得信息前端通过特定格式的,面上进行展示然后再在页。

  的模型来整合这些天气来源时因此当我们希望用一个统一,这些出错原因需要考虑以上。包标注整合问题中用到的思想这一模型借鉴了我们在处理众,包标注整合问题进行介绍因此下文中将首先对众。

  活中在生,所不得不考虑的一个因素天气是我们安排行程活动,多人所坚持的生活习惯而看天气预报则是很。报第二天有雨如果天气预,准备好雨伞则需要提前,二天大降温而如果第,穿好厚衣服则出门前要。的几天都适合晴空万里如果提前知道接下来,趟愉快的户外旅程我们则可以安排一。场景中在这些,把握可以说是至关重要的对未来天气相对精确地。

  预报结果另外天气,如何解释气象模式也有关系和预报员的经验以及他们。种气象类型(比如飓风、暴雪)比如一些模型特别适合解释某,面向中长期预报一些模型主要,的精确度较差还有一些模型。的职责之一气象预报员,型在行业内所共知的优劣就是了解各种天气预报模,果进行调整对预报结。

  me为需要查询的城市名称其中第一部分areana,式输入即可按照中文格。要查询的天气日期Date则是需,确到分钟需要精,询当前天气时这是因为在查,按分钟来汇报天气有的气象站可以。

  来源天气信息汇集1。搜集——多,史天气预报甚至整合历。息来源的天气预报统一格式即把来自几个不同天气信,显示并列,之间的差异以观察它们,更加可信的信息来源来让用户自己选择出。满足一些特殊的需求历史天气部分是为了,特定的历史信息通过制定城市和,当天的天气情况我们都可以给出。

  来解决问题的一种思想众包是应用众人智慧,报的应用中而在天气预,信息来获取真是天气信息则是通过多家气象台的。模型中在这一,定种类错误的概率是确定的假定每一个气象台出现特,矩阵来描述所有情况出现的概率这样就可以用一个统一的混淆,就可以得到所有参数值最终通过最大似然估计,片的真实标注包括每张图。

  是请求的类型Type则。ecast3d时当类型为for,于未来3天的天气预报将返回几家气象站对,n weather两家信息来源这里主要采用了百度天气和ope,的历史天气信息以及天气网提供。ecast3d时而类型为cfor,气预报的整合输出将提供未来三天天。到的信息和隐马尔科夫模型预测的第四和第五天天气预报而hmmforecast5d返回的结果则是通过查询。

  人面临复杂问题需要解决时传统情况下当大型公司或个,领域的专家来处理通常需要聘请相关,要花费大量的资金这种情况下往往需,时间周期也比较长同时解决问题的。“众包”网站然而现在通过,布到互联网上可以把问题发,的人进行研究解决[1]供来自世界各地各个领域,备相关领域的专业知识尽管大多数人并不具,果通过某种方式进行整合后然而当我们把他们给出的结,给出较好的结果时常能够综合,金投入和较短的任务完成周期并且只需要付出相对较少的资。on [2]于2006年在美国《连线》发表的文章中提出“众包”这一概念最早由Howe和Mark Robins,织公开地把自己遇到的问题发布到一个分布式公共网络中它描述的正是这样一种基于网络的商业模式:公司或组,体可以协作的解决问题使得来自网络的各个个。相对于传统解决方式有很大的优势这一方式在互联网逐步普及的今天。前目,urk等“众包”网站已经得到了广泛的应用Amazon Mechanical T,国内而在,型相似的网站也在不断发展统称为威客的与“众包”类,影响力有很大。

  票模型增加了许多细节这一算法相对于多数投,源有了一个初步的假设它对标注者出错的来,了一个较为严谨的问题表述并且通过概率的方法给出,大化算法求解问题的方法最终还提出了通过期望最,比较完整的思路总的来说是一套,验验证经过试,稳定的优于多数投票模型其效果在大多数情况下都,者偏差较大时特别当标注,的效果迅速下降多数投票模型,仍然有着相对较好的表现而基于混淆矩阵的模型。法应用于天气整合问题之中下面我们介绍如何将这一算。

  及整合天气时在预测未来以,一个很好地解决方案上述方法已经提出了。气预报中然而天,等信息都是连续变量气温、气压、湿度,离散变量的做法来解决因此无法直接通过前述,归模型来预测未来的气温信息因此我们在这里使用了自回,前几天气温的线性组合即认为后一天的气温为,情况下一般,报情形下一致收敛这一假设在气温预,得到应用因此可以。

  同的请求对于不,SON的格式提供返回值都将通过J,内容较多由于返回,天天气的返回值进行详细解释这里在表3中只以请求未来3。

  气的预测值之后在得到每天天,夫链来预测未来天气我们可以使用马尔可。时序变化信息对于天气这种,天的天气之后在得到了前两,过一个概率分布来表示后一天天气情况可以通,如下图示意具体表示?

  处理方式差异等原因由于信息来源不同、,信息经常会出现不一致的情况来自不同气象台的天气预报,未来天气的人产生困扰这会给需要知道准确。习和信息检索的方法本文旨在通过机器学,象台的天气信息搜集来自不同气,众包模型、自回归模型等方法然后使用隐马尔科夫模型、,气预报进行整合对不一致的天。一个更加精确、可信度更高的天气预报通过提出统一的MO-HMM模型给出。提出的算法根据本文所,深度整合天气预报系统我们搭建了一个众包,气预测未来更多天天气预报的方法这一系统也提供了通过前三天天,实现的系统中而且在本文,查询等丰富的功能也提供了历史天气。

  注者的个人错误率}称之为第n位标,的混淆矩阵也就是他,二分类问题对于一个,能具有如下表1中的形式一个标注者的混淆矩阵可。

  包”的方式处理问题时当我们希望通过“众,统处理模式不同的困难往往需要面对许多与传。模式下在传统,域专家来处理问题我们聘请相关领,往往是很值得信赖的他们所给出的结果,话说换句,确定的结果后当专家给出,赵牧阳吸毒结果进行质疑与修正我们无需要再对这一,做进一步分析即可只需要在此基础上。法给出肯定的答案如果一位专家无,讨后给出一个最终的答案也可以通过多名专家商,式下这一前提不再成立然而在“众包”的模。

  现象实际上在很多领域都有出现这种在天气预报中出现的不一致,问题有着比较深入的研究而在众包领域则对这一。代进步随着时,到人类社会的方方面面互联网开始逐渐的影响,计算机技术和互联网的影响下得到了大幅度优化和改善人们日常生活中的购物、就医、教育等大多数场景都在。同时与此,制造者从专家变为了普通网民互联网的便捷也使得数据的。网站为例以新闻等,由专业的编辑采写新闻传统的互联网网站大都,核后整版发出然后通过审,过互联网获取数据信息网民能做的仅仅是通,发布类网站产生后直到BBS等信息,上发表信息的机会网民才有了在网,年来近,体的快速发展随着社交媒,量已经有了超越专业数据的趋势互联网上由普通网民生成的数据。了方便快捷发表自己观点的机会互联网的发展为普通网民提供,脑、手机等互联网终端获取和发布信息在任何时间、任何地点都可以通过电,联网集合众人智慧解决复杂问题变得可能这种人人都可参与的形式也使得通过互。正是在这一条件下产生的一种新型商业模式“众包”(Crowdsourcing)。

  来说总的,们的测试经过我,达到了我们制作的初衷天气预报整合系统基本。深度整合、赵牧阳吸毒未来天气预测等三大块内容实现了我们包括信息集成展示、信息,法也得到了完整的实现并且后台的机器学习算,合预期的结果给出了相对符。

  天气预报以及未来天气为了更加准确的预测,(MO-HMM)来整合我们所获得的天气信息我们采用了一个类似多观测值的隐马尔科夫模型。空间时序信息的合适模型隐马尔科夫链是描述离散,报的场景里在天气预,对应不同的隐状态不同的天气正好,气象台的预报信息而观测值则对应。

  它两个参数来估计其,p的表达式即q以及,用计算得到的q以及p的当前值而最大化(M)步骤则是再使,估来计。

  可以看出通过此表,结果十分丰富我们的返回,了风力包括,速风,度温,度湿,等等气压,展示空间的限制但是由于前端,并没有展示很多信息。

  单独处理提了出来,出现的概率在估计过程中当作了已知量这样实际上是把每天的真实天气各个值,其当它!

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