基于Python气候数据分析论文
2023-07-09阅读(1002)
问：python数据挖掘技术及应用论文怎么写
- 答：python数据挖掘技术及应用论文选题如下：
1、基于关键册肆词的文本知识型姿明的挖掘系统的设计与实现。
2、基于MapReduce的气候数据的分析。
3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。
4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。
5、基于hbase搜卜告索引擎的设计与实现。
6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。
7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。
8、基于神经 的文本分类的设计与实现。
问：Python气象数据处理与绘图(5)：气候突变检验(年代际突变检验)
- 答：长时间尺度的气候研究中通常涉及到年际变化和年代际变化。文献中也经常出现所谓年代际突变这类的描述，这次便介绍两个用来检验年代际变化的方法， 其一是滑动t检验(sliding t-test)，另一个则是曼肯德尔检验(Man-Kendall test)。
滑动t检验是考察两组样本平均值的差异是否显著来检验突变。
滑动t检验的基本思想是：把一气候敬举序列中两段子序列均值有无显著差异看为来自两个总体均值有无显著差异的问题来检验。如果两段子序列的均值差异超过了一定的显著性水平，可以认为均值发生了质变，有突变发生。亮早碧
原文也提到了该方法的局限性，需要人为设置滑动步长，具有一定主观性，需反复设置不同步长最终确定合适睁郑的突变点。
自由度n1+n2-2，根据置信度检验表查找对应显著性阈值。
曼肯检验是一种非参检验方法，避免了滑动t检验的局限性，在年代际变化研究中受到广泛应用。
以下是计算步骤：
对于同一组数据：
分别使用两种方法进行检验，首先是滑动t检验：
存在多个突变点，这时便需要调整滑动补偿，选取合适的步长。
而利用MK检验：
对于该组数据，相比之下，MK检验的效果要优于滑动t检验。
两种检验的分析方法如下：
滑动t检验:
M-K检验：
问：基于python的毕业设计题目是什么？
- 答：如下：
1基于MapReduce的气候数据的分析
2基于关键词山樱的文本知识的挖掘系统的设计与实现
3基于概率图模型的蛋白质功能预测
4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
5基于hbase搜索引擎的设计与实现
6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
7客户潜在价值评估系统的设计与实现
8基于神经 的文本分类的设计与实现
9基于Apriori的商品关联关系分析与挖掘
10基于词频统计的中文分词系统的设计与实现
11 K-means算法在微博数据挖掘中的应用
12图像对象检测分析系统的研究和应用
13基于Apriori关联规则的电子商务潜在客户的数据挖掘
14基于Spark的电商用户行为分析系统的设计与实现
15音乐推荐系统的研究与应用
16基于大数据的高校 舆情监控引导系统的研究与应用
17基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究
18基于支持向量机的空间数据挖掘及其在旅游地理经济中的应用
19基于深度残差 的糖尿病视网膜搜世病变分类检测研究
20基于大数据分析的世唯肢门户信息推荐系统
21 Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用
