是中国的气温和降水数据，还有搞成和经纬度等信息，以EXCEL显示

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

一个基于pythonflask技术的web应用，对往年数据ARIMA模型处理，能提供3天，7天，15天预测数据，同时提供回看数据，登录，注册等功能

开发研究参考网站信息导航各地区当地社区的闲暇频道清单:United_States:美国：新英格兰早晨的气温可以从80°F开始，中午要下雨10英寸，每个人都喝Dunkin'。
哈佛，麻省理工学院，耶鲁大学，布朗大学和W3C的住所拥有蓬勃发展的技术社区：邀请访问（由联合托管）CT-中大西洋如果您居住在特拉华州，马里兰州，新泽西州，纽约州，宾夕法尼亚州或华盛顿特区，则值得一看以下渠道：DC-纽约，，和医师-PA-在宾夕法尼亚州，有几种渠道：费城：人和以及和东北：和匹兹堡：兰开斯特：中西部在伊利诺伊州，印第安纳州，爱荷华州，堪萨斯州，密歇根州，明尼苏达州，密苏里州，内布拉斯加州，北达科他州，俄亥俄州，南达科他州和威斯康星州，以下是一些活跃渠道：IA-

全中国的主要大城市的气象参数，包括降雨，气温，湿度等等。

本科毕业设计，论文，word版摘要目前，由于PID具有结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。
电厂主汽温的被控对象是一个大惯性大迟延非线性且对象变化的系统。
常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。
但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。
因此本文研究BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。
本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次作为PID控制器的实时参数，代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大迟延主气温系统的良好控制。
对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究，，仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。
关键词：主汽温，PID，BP神经网络，MATLAB仿真

#可以这么用weather=Weather_2345('广州','201811','201901')print(weather.get_weather())#也可以这么用weather=Weather_2345('下面会再次设置区域这里可以随便填','201811','201901')area_list=["白云","从化","花都","海珠","黄埔","荔湾","南沙","番禺","天河","越秀","增城"]withopen('./weather.log','w',encoding='utf-8')asfw:fw.write("区域,日期,最高气温,最低气温,天气,风向,风力,空气指数,空气情况,空气等级"+"\n")forareainarea_list:print()weather.area=areaweather_list=weather.get_weather()forlinesinweather_list:fw.write(",".join(lines)+'\n')

一、谈话激趣，引入课题。
1.（课件出示2）播放一些自然界的声音。
同学们，你们听到了什么？（学生自由发言）2.教师导语：大自然是我们永远的家园，也是永恒的智者。
今天，让我们一起走进自然，了解感悟大自然。
3.现在是什么季节？你从哪里感觉到夏天已经来临？4.自由谈：茂密的树荫（视觉）、知了的鸣叫（听觉）、日渐升高的气温（触觉）、芬芳的花草（嗅觉）……5.教师小结，导入课题：这节课，我们来学习一篇新的课文，了解大自然更多奇妙的声音。
板书课题：大自然的声音。
（学生齐读课题）（板书：大自然的声音）二、初读课文，自学生字。
1.学生用自己喜欢的方式自由朗读课文两遍，借助拼音读准字音，把课文读通顺。
2.同桌互读，互相评议、纠正读得不准确的字音。
3.小组同学读书比赛。
4.轻声朗读课文，看看课文中介绍了哪几种大自然的声音。
三、检查预习，学习字词。
1.（课件出示3）文中的会认字。
　miàozòunínánwěijīhuìzhā妙奏呢喃伟击汇喳指名读，教师及时纠正错音：读准平舌音“奏”，翘舌音“喳”。
指名领读、学生齐读、跳读……2.自由交流：怎样记住这8个生字伙伴的样子呢？自由地和同桌说一说，记一记。
3.全班交流：说说自己喜欢的生字的识记方法。
（学生自愿举手发言）熟字加偏旁：妙：女+少喳：查+口组词扩展：美妙演奏雄伟击打汇合喳喳叫4.（课件出示4）会写字。
miàoyǎnzòuqínróugǎnshòujījīqìdīqiāomínɡ妙演奏琴柔感受激击器滴敲鸣指名读，注意正音：翘舌音“柔、受”，前鼻音“演、琴”，后鼻音“鸣”。
去掉拼音读，开火车读，齐读。

功夫序列之SARIMA料想——基于寰球气温数据GlobalLandTemperatures

用matlab编的Manner-Kendall（M-K）法度圭表标准非参数查验法罕用于阐发降水、径流、气温等因素功夫序列的趋向变更，其短处在于样本不需要遵照某一特定的漫衍，并且很少受到颇为值的的干扰，盘算精练。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。