Fugu-MT 論文翻訳(概要): MLRM: A Multiple Linear Regression based Model for Average Temperature Prediction of A Day

論文の概要: MLRM: A Multiple Linear Regression based Model for Average Temperature Prediction of A Day

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05835v1
Date: Fri, 11 Mar 2022 10:22:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-14 17:59:08.346775
Title: MLRM: A Multiple Linear Regression based Model for Average Temperature Prediction of A Day
Title（参考訳）: mlrm:1日の平均気温予測のための多重線形回帰モデル
Authors: Ishu Gupta and Harsh Mittal and Deepak Rikhari and Ashutosh Kumar Singh
Abstract要約: 我々は,過去の気象データと複数の線形回帰モデルを用いて,地域の天気を予測することを目的としている。このモデルは摂氏2.8度の誤差で1日の平均気温を予測できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6704226968275258
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Weather is a phenomenon that affects everything and everyone around us on a daily basis. Weather prediction has been an important point of study for decades as researchers have tried to predict the weather and climatic changes using traditional meteorological techniques. With the advent of modern technologies and computing power, we can do so with the help of machine learning techniques. We aim to predict the weather of an area using past meteorological data and features using the Multiple Linear Regression Model. The performance of the model is evaluated and a conclusion is drawn. The model is successfully able to predict the average temperature of a day with an error of 2.8 degrees Celsius.
Abstract（参考訳）: 天気は、私たちの周りのすべての人々に影響を与える現象です。気象予報は何十年も前から重要な研究ポイントであり、研究者は従来の気象技術を使って天気や気候の変化を予測しようとしてきた。現代の技術とコンピューティング能力の出現により、機械学習技術の助けを借りてそれを実現できる。我々は,過去の気象データと複数の線形回帰モデルを用いて,地域の天気を予測することを目的としている。モデルの性能を評価し、結論を導出する。このモデルは摂氏2.8度の誤差で1日の平均気温を予測することに成功した。

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