R语言气象模型集成预报：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据|附代码数据

环流因子=read.csv("环流因子.csv") 
降水数据=read.csv("30年降水数据.csv") 

y=0  
   
 for(i in 2:ncol(降水数据)){  
 y=c(y,降水数据[,i])
 
 
 环流因子=环流因子[1:length(yy),]  
   
 datanew=data.frame(降水数据=yy,环流因子[,-1])

model=lm(降水数据~.,data=datanew)

plot(datanew[,2:1])  
 abline(model)

##  
##  
## Parameters:  
##    SVM-Type:  eps-regression  
##  SVM-Kernel:  radial  
##        cost:  1  
##       gamma:  0.01351351  
##     epsilon:  0.1  
##  
##  
## Number of Support Vectors:  107

points(datanew[,2], predictedY, col = "red", pch=4)

mse <- function(error)  
 {  
   sqrt(mean(error^2))  
 }
 
## [1] 599.4382

## Variables actually used in tree construction:  
## [1] X.19 X.30 X.57 X.72 X.73  
##  
## Root node error: 328275991/372 = 882462


draw.tree(CARTmodel)

 cable[which.min(CARTmodel$cptable[,"xerror"]),"CP"]

plot(tree.pred,  datanew.test$降水数据 )  
 abline(0,1)

y=datanew$降水数据  
#  y<-data.frame((y-min(y))/(max(y)-min(y)))  
 names(y)<-'y'  
   
 mod1<-nnet(datanew
 
 summary(mod1)

## a 75-10-1 network with 771 weights  
## options were - linear output units  
##   b->h1  i1->h1  i2->h1  i3->h1  i4->h1  i5->h1  i6->h1  i7->h1  i8->h1  
##   -0.26    0.53   -0.19    0.00   -0.39   -0.57    0.40   -0.05    0.54  
##  i9->h1 i10->h1 i11->h1 i12->h1 i13->h1 i14->h1 i15->h1 i16->h1 i17->h1  
##    0.57   -0.51    0.53    0.66   -0.18   -0.15    0.36   -0.67   -0.54  
## i18->h1 i19->h1 i20->h1 i21->h1 i22->h1 i23->h1 i24->h1 i25->h1 i26->h1  
   
##   h9->o  h10->o  
##   47.66   55.81

 mod1<-nnt(trainerror,y,sizout=T)
 
 ## # weights:  61  
## initial  value 526570419.869292  
## iter  10 value 119410102.980870  
## iter  20 value 25370475.287456  
## final  value 25370458.492646  
## converged

summary(mod1)

## a 4-10-1 network with 61 weights  
## options were - linear output units  
##   b->h1  i1->h1  i2->h1  i3->h1  i4->h1  
##    0.37  148.56  162.50   -2.06    2.30  
##   b->h2  i1->h2  i2->h2  i3->h2  i4->h2  
##    0.48  -56.65   46.85    2.23   -1.23  
##   b->h3  i1->h3  i2->h3  i3->h3  i4->h3  
##   -0.11    7.56   15.11   -1.18    1.41  
##   b->h4  i1->h4  i2->h4  i3->h4  i4->h4  
##    0.42  -14.15  -11.55    1.49   -1.12  
##   b->h5  i1->h5  i2->h5  i3->h5  i4->h5  
##   -0.34   57.24   79.60 -176.40    6.91  
##   b->h6  i1->h6  i2->h6  i3->h6  i4->h6  
##   -0.44   -0.22    6.17    0.82   -0.01  
##   b->h7  i1->h7  i2->h7  i3->h7  i4->h7  
##    0.03   -0.14   -0.61    0.04   -0.14  
##   b->h8  i1->h8  i2->h8  i3->h8  i4->h8  
##   -0.34   65.01  -72.91  -10.22    9.67  
##   b->h9  i1->h9  i2->h9  i3->h9  i4->h9  
##    0.20   -1.31   14.80    0.90   -0.73  
##  b->h10 i1->h10 i2->h10 i3->h10 i4->h10  
##   -0.46   -2.63  -23.62   -0.60    1.51  
##    b->o   h1->o   h2->o   h3->o   h4->o   h5->o   h6->o   h7->o   h8->o  
##  368.20 -340.26   -4.79 4963.64 -158.47  517.21   24.37   -5.77   23.41  
##   h9->o  h10->o  
##   30.60  336.40