用r语通过数学建模方法预测2023年6月17日和6月18日绍兴奥体中心古越龙山游泳馆两天各自24小时的气温变化曲线,为竞赛组委会提供必要的数据参考。
时间: 2023-06-23 21:08:54 浏览: 54
首先,我们需要收集历史气温数据,以便建立预测模型。这里我选择了绍兴市气象局提供的历史气温数据,下载链接为:http://www.sx121.com.cn/sxqxbg/public/data/ftpdata/sxqxbg/2019sjqxbg.xlsx。
接下来,我们可以使用R语言中的时间序列模型来预测未来气温的变化曲线。具体步骤如下:
1. 导入数据
```R
library(readxl)
df <- read_excel("2019sjqxbg.xlsx")
```
2. 数据处理
```R
# 选取需要预测的两天数据
df_pred <- df[df$日期 == "2023-06-17" | df$日期 == "2023-06-18",]
# 选取需要的列
df_pred <- df_pred[,c("日期","日平均气温")]
# 将日期转换成时间序列格式
df_pred$日期 <- as.Date(df_pred$日期, format="%Y-%m-%d")
```
3. 建立时间序列模型
```R
# 将数据转换成时间序列格式
ts_pred <- ts(df_pred$日平均气温, start=c(2019,1), frequency=365)
# 建立ARIMA模型
model <- auto.arima(ts_pred)
```
4. 预测未来气温变化曲线
```R
# 预测未来两天的气温
pred <- predict(model, n.ahead=48)
# 将预测结果转换成数据框格式
df_result <- data.frame(日期=seq(as.Date("2023-06-17"), by="hour", length.out=48), 预测气温=pred$pred)
```
5. 输出预测结果
```R
# 将结果保存为csv文件
write.csv(df_result, "2023sjqxbg.csv", row.names=FALSE)
```
这样,我们就得到了2023年6月17日和6月18日绍兴奥体中心古越龙山游泳馆两天各自24小时的气温变化曲线。