毕业设计：python天气预报系统 天气预测 机器学习 气象数据 爬虫+预测算法+可视化

这是一个结合了爬虫技术、机器学习和可视化技术的毕设项目。以下是一个简化的项目框架示例，它展示了如何定义一个简单的爬虫来获取气象数据，如何进行简单的数据预处理，使用机器学习模型进行气象预测，并使用可视化技术展示结果。

import requests
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 定义爬虫函数获取气象数据
def get_weather_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()
 
# 获取数据并进行简单的数据预处理
data = get_weather_data('https://api.example.com/weather-data')
df = pd.DataFrame(data)
# 假设数据预处理包括选择特征、清洗数据、特征缩放等
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target_column', axis=1), df['target_column'], test_size=0.2)
 
# 机器学习模型训练
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
 
# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
 
# 气象预测可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.title('Weather Prediction Comparison')
plt.xlabel('Data Points')
plt.ylabel('Temperature')
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例提供了一个简化的框架，展示了如何开始一个气象预报系统的开发。实际的系统将需要更复杂的数据处理、模型选择和可视化技术。在实际应用中，你需要替换数据获取部分的URL，以及数据预处理和模型评估部分的具体细节。