全球平均气温预测模型对比分析
项目简介
本项目提供了三种模型（自回归滑动平均模型、灰色预测模型、BP神经网络）对全球平均气温进行预测，并对各模型的预测精度进行了对比分析。项目附带了详细的代码和数据，方便用户进行复现和进一步研究。
模型介绍
1. 自回归滑动平均模型（ARIMA）
自回归滑动平均模型（ARIMA）是一种常用的时间序列预测模型，适用于处理具有一定趋势和季节性的数据。本项目中使用的ARIMA模型结构为ARIMA(3,1,2)。
2. 灰色预测模型（GM）
灰色预测模型（GM）是一种基于生成数列的预测模型，适用于处理小样本、贫信息的不确定系统。本项目中使用的是GM(1,1)模型，即一阶微分方程，并且只含有一个变量。
3. BP神经网络模型
BP神经网络是一种多层前馈神经网络，通过信号向前传递和误差反向传播来调整网络权重和阈值，从而逼近期望输出。本项目中使用的BP神经网络模型用于预测全球平均气温。
数据集
本项目使用的数据集为1880年至2022年的全球平均气温时间序列数据。数据集包含每年的全球平均气温值，用于模型的训练和预测。
结果分析
通过对三种模型的预测结果进行对比分析，可以得出各模型的预测精度和适用场景。具体结果和分析详见项目中的代码和文档。
使用方法
- 下载项目文件。
- 安装所需的Python库（如pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn等）。
- 运行代码文件，进行数据处理、模型训练和预测。
- 查看结果并进行分析。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，包括但不限于：
- 增加更多的预测模型。
- 优化现有模型的参数和结构。
- 提供更多的数据集进行验证。
许可证
本项目遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。