天气预报线性回归模型

天气预报线性回归模型是一种统计学预测方法，它将历史气象数据（如温度、湿度、风速等）作为输入变量，通过建立数学模型（通常是线性的），来估计未来一段时间内的天气情况。这种模型假设输入变量与输出变量（如气温变化、降水量等）之间存在线性关系。然而，天气系统复杂多变，可能存在非线性影响因素，因此实际应用中可能会结合其他技术，比如时间序列分析、机器学习算法等，提高预测精度。