基于时间序列的季节性气温预测研究

气温的变化受风速、湿度、日照时数等因素的影响,可以通过分析这些因素预测气温的变化情况。考虑到气温序列中存在季节特性,采用 One-Hot 编码方法提取气温序列中的季节性信息,并作为随机森林模型的输入特征,对月平均气温进行拟合与预测。由于模型构建时涉及众多超参数,文中利用随机搜索和网格搜索两种算法优化模型中的超参数。结果表明：考虑季节性的随机森林模型拟合效果优于简单随机森林模型,预测数据变化趋势与实际观测基本一致,拟合精度可以达到 96.14%。经两种方法对超参数寻优之后,模型拟合精度可以达到 96.45%。