Java线性回归预测天气

最小二乘法可以用于时间序列数据的建模和预测，因此可以应用于天气预测。以下是使用Java实现线性回归预测天气的步骤：
1. 收集历史天气数据，包括温度、湿度、降雨量等指标。
2. 对历史数据进行处理，包括数据清洗、归一化等预处理过程。
3. 使用最小二乘法拟合数据，确定线性回归方程。
4. 根据拟合结果，预测未来天气。
以下是Java代码演示的例子：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;

public class LinearRegressionPrediction {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 收集历史天气数据
        List<Double[]> weatherData = new ArrayList<>();
        weatherData.add(new Double[]{10.1, 0.7, 50.6, 2.1, 30.4}); // 第一个元素表示温度，第二个元素表示风速，第三个元素表示湿度，第四个元素表示降雨量，第五个元素表示气压
        weatherData.add(new Double[]{12.3, 0.8, 53.2, 3.4, 29.8});
        weatherData.add(new Double[]{15.6, 1.2, 45.5, 1.5, 30.3});
        weatherData.add(new Double[]{16.2, 1.5, 42.7, 0.9, 30.2});
        weatherData.add(new Double[]{20.4, 1.9, 37.8, 0.3, 29.7});

        // 2. 数据预处理
        double[][] x = new double[weatherData.size()];
        double[] y = new double[weatherData.size()];
        for (int i = 0; i < weatherData.size(); i++) {
            x[i] = weatherData.get(i);
            x[i] = weatherData.get(i);
            x[i] = weatherData.get(i);
            x[i] = weatherData.get(i);
            y[i] = weatherData.get(i);
        }

        // 3. 使用最小二乘法拟合数据
        OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
        regression.newSampleData(y, x);
        double[] beta = regression.estimateRegressionParameters();

        // 4. 预测未来天气
        double[] futureData = new double[]{23.4, 2.1, 35.2, 0.1};
        double predict = beta * futureData + beta * futureData + beta * futureData + beta * futureData + beta;
        System.out.println("未来气压预测值为：" + predict);
    }
}