Python平均海面的回归分析法，分别以10天15天为同步时段，统计传递精度的实例代码

对于平均海面的回归分析，你可以使用不同的时间段来进行同步时段的统计传递精度分析。以下是一个示例代码，其中使用了10天和15天的同步时段来统计传递精度：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
years = np.array([2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019])
sea_levels = np.array([1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6.0, 7.2, 8.4, 9.6, 10.8, 12.0])  # 假设这是海平面数据

# 计算10天同步时段的传递精度
n = 10
X_10 = np.array([sea_levels[i:i+n] for i in range(len(sea_levels)-n)])
y_10 = sea_levels[n:]
model_10 = LinearRegression()
model_10.fit(X_10, y_10)
r_squared_10 = model_10.score(X_10, y_10)

# 计算15天同步时段的传递精度
n = 15
X_15 = np.array([sea_levels[i:i+n] for i in range(len(sea_levels)-n)])
y_15 = sea_levels[n:]
model_15 = LinearRegression()
model_15.fit(X_15, y_15)
r_squared_15 = model_15.score(X_15, y_15)

# 打印结果
print("10天同步时段的传递精度（R平方）：", r_squared_10)
print("15天同步时段的传递精度（R平方）：", r_squared_15)

在这个示例中，我们使用了NumPy和scikit-learn库。首先，我们准备了包含年份和海平面数据的NumPy数组。

然后，我们分别计算了10天和15天的同步时段的传递精度。通过使用滑动窗口技术，我们将海平面数据划分为对应时段的子序列，并将它们作为特征矩阵X。目标变量y是对应时段之后的海平面数据。

接下来，我们使用线性回归模型进行拟合，并计算R平方值作为传递精度的度量。R平方值越接近1，表示拟合效果越好。

最后，我们打印出10天和15天同步时段的传递精度（R平方值）。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的数据处理和分析步骤。具体实现要根据你的数据和需求进行调整。