基于BP-Holt-Winters的气温预测模型：大数据驱动的高精度预测方法

本文主要探讨的是基于BP-Holt-Winters算法的气温预测模型在城市降水量预测中的应用。首先，作者提到传统的气温预测方法通常涉及将地球表面划分为网格，收集各地气象要素数据并进行插值，但这个过程存在数据收集困难和维度较大的挑战。针对这些问题，本文提出了一个创新的解决方案——BP-Holt-Winters模型，结合了BP神经网络和三阶指数平滑算法。 BP神经网络作为基础，它具有强大的非线性映射能力，能自动从带有正确答案的实例集中学习出合理的求解规则，从而降低预测误差。而三阶指数平滑算法则用于解决BP算法可能存在的边界误差过大问题，进一步优化了整体预测的准确性。这种结合使得算法对有数据和无数据城市的预测表现都较为出色，尤其在有数据城市中，预测降水量的准确率分别为83.82%（BP算法）、97.85%（三阶指数平滑算法）和96.17%（BP-Holt-Winters算法），显示出BP-Holt-Winters算法的实用性和准确性提升。 具体来说，表3展示了三种算法在不同条件下的预测准确率对比。对于有数据城市的历史降水量预测，所有算法表现出较高的准确率，接近98%，而在无数据城市的历史降水量预测中，尽管BP-Holt-Winters算法在无数据情况下略有下降但仍保持较高水平。对于未来降水量预测，无论是有数据还是无数据城市，BP-Holt-Winters算法都能提供相对较高的预测准确率，尤其是在无数据情况下，其预测性能仍然优于其他两种算法。 本文的研究不仅解决了传统预测方法的局限，还通过大数据处理和高效的算法融合，实现了对城市气温和降水量的可靠预测，特别是在面对缺失数据时，BP-Holt-Winters模型展现了其优势。这对于气候预测、水资源管理以及城市规划等领域具有实际应用价值。该研究成果发表在《中国科技论文在线》上，由辽宁工程技术大学理学院的作者们共同完成，其中倪子顺主要负责人工智能方向的研究，刘威副教授则在机器学习和深度神经网络等领域有深入研究。