Python预测是否下雨
(明天极限ddl做 😭🖐🏻
靠数据支撑和模型运算，不同复杂度的实现方式对应不同场景
- 简易版：
基于++马尔可夫模型 ：++
适合入门演示，核心是用概率描述天气状态转移。
先定义晴天、阴天、雨天的转移概率矩阵（比如晴天转雨天概率0.05），再用 ++Python的numpy库++生成天气序列，通过初始天气状态和矩阵随机推导后续是否下雨，代码简单但精度较低。
- 进阶版：
基于**++LSTM等深度学习模型++**
主流实用方案。先用Python通过++OpenWeatherMap等API++获取温度、湿度、降水量等历史时序数据，经清洗和标准化预处理后
++用TensorFlow或Keras构建LSTM模型++，训练模型学习数据中的规律，训练完成后输入待预测时段的相关数据，模型就会输出是否下雨的预测结果
- 专业版
基于雷达回波光流法 ：适配短时降水预测
借助Python的cv2、numpy等库处理雷达回波图像序列，用光流法计算回波的运动矢量，模拟回波的移动趋势，进而外推后续是否会出现降雨对应的回波特征，以此判断是否下雨，常用于临近降水预报