• 天气预测需要广泛的统计信息和知识和能力的认识模式在很大的数据集。 通过这样做，产生未来的专家的数据，并可以进行假设有关即将到来的天气条件。

    一个最简单的使用的技术在这个领域是K-最近的邻国(K-NN)方法，其中假设的气候条件复制。 KNN工作组是一个软件解决方案，适用这种技术，允许科研人员运行模型并进行模拟在数字环境。

    KNN工作组显示了一种相当简单的接口，拥有几片来帮助你处理的数据和应用K-NN技术。 它可以从中提取信息的Excel文件，无论是在XLS和阅读的格式。 不幸的是，没有支持的其他格式的输入。 然后将数据内显示的主要窗口。

    该应用程序的工作与各种气候变量，包括最高和最低温、雨量、湿度、Srad中，电子贸易机会和风速。 你有选择的相应的列为每一个值手动，尽管它可能会更加容易，如果你能配置结构的装载电子表格，而进口。

    可以将数据然后再装作为输入的K-NN模型，该模型可以运行在下一个选项。 首先，你必须设定的基础和未来一段时间，考虑到这种方法所依赖的假设是，当前的气象数据是一个复制过去的数据。

    KNN-WG显示的数据输出的所有变量你有选择的，揭示了日常的预测。 它还产生一个输出情节的一个更具有代表性的数据可视化。 该应用程序计算效率标准和可比较的结果K-NN的那些其他的模型。

  • मौसम की भविष्यवाणी की आवश्यकता है व्यापक सांख्यिकीय सूचना और ज्ञान और क्षमता को पहचान करने के लिए पैटर्न में बड़े डेटा सेट । ऐसा करके, विशेषज्ञों उत्पन्न भविष्य में डेटा कर सकते हैं और मान्यताओं के बारे में आगामी मौसम की स्थिति ।

    एक सबसे सरल तकनीक का इस्तेमाल किया है इस क्षेत्र में कश्मीर निकटतम पड़ोसी (K-एनएन) विधि है, जो मानता है कि जलवायु परिस्थितियों कर रहे हैं नकल. KNN-विंग है एक सॉफ्टवेयर समाधान है कि लागू होता है, इस तकनीक की अनुमति देता है, शोधकर्ताओं को चलाने के लिए मॉडल और प्रदर्शन सिमुलेशन में एक डिजिटल वातावरण है ।

    KNN-विंग प्रदर्शित करता है के लिए एक काफी सरल अंतरफलक है कि सुविधाओं के कुछ टैब में मदद करने के लिए आप डेटा को संभालने और लागू कश्मीर एनएन तकनीक है । यह कर सकते हैं जानकारी निकालने से एक्सेल फाइल में दोनों, XLS और XLSX प्रारूप. दुर्भाग्य से, वहाँ है कोई अन्य समर्थित प्रारूप इनपुट के रूप में. डेटा प्रदर्शित किया जाता है के भीतर मुख्य विंडो है ।

    आवेदन के साथ काम करता है, विभिन्न मौसम चर, सहित अधिकतम और न्यूनतम तापमान, बारिश की मात्रा, नमी, Srad, ईटीओ, और हवा की गति । आप का चयन करने के लिए इसी स्तंभ में से प्रत्येक के लिए मूल्यों को मैन्युअल रूप से, हालांकि यह शायद आसान हो सकता है अगर आप कॉन्फ़िगर की संरचना लोड स्प्रेडशीट आयात करते समय यह है ।

    डेटा जा सकता है, तो के रूप में लोड इनपुट के लिए K-NN मॉडल हो सकता है, जो चलाने में अगले टैब पर जाएँ । सबसे पहले, आप सेट करने के लिए आधार है और भविष्य की अवधि के समय है, विचार है कि इस दृष्टिकोण पर निर्भर करता है, इस धारणा है कि वर्तमान मौसम डेटा की एक प्रतिलिपि है अतीत डेटा.

    KNN-विंग को प्रदर्शित करता है, आउटपुट डेटा के लिए सभी चर तुम्हें चुना है, इसका खुलासा दैनिक भविष्यवाणियों. यह भी उत्पन्न करता है एक उत्पादन की साजिश के लिए एक और अधिक प्रतिनिधि डेटा दृश्य. आवेदन की गणना करता है दक्षता मानदंडों और कर सकते हैं के परिणामों की तुलना-कश्मीर एनएन के उन लोगों के लिए अन्य मॉडल है ।

  • Weather prediction requires extensive statistical information and the knowledge and ability to recognize patterns in large data sets. By doing so, specialists generate future data and can make assumptions about the upcoming weather conditions.

    One of the most simple techniques used in this field is the K-nearest neighbors (K-NN) method, which assumes that the climatic conditions are replicating. KNN-WG is a software solution that applies this technique, allowing researchers to run the model and perform the simulation in a digital environment.

    KNN-WG displays a fairly simple interface that features a few tabs to help you handle the data and apply the K-NN technique. It can extract information from Excel files, both in XLS and XLSX format. Unfortunately, there is no other supported format as input. The data is then displayed within the main window.

    The application works with various weather variables, including the maximum and the minimum temperatures, the rain amount, the humidity, Srad, ETo, and the wind speed. You have to select the corresponding column for each of the values manually, although it would probably be easier if you could configure the structure of the loaded spreadsheet while importing it.

    The data can be then loaded as the input for the K-NN model, which can be run in the next tab. First, you have to set the base and the future periods of time, considering that this approach relies on the assumption that current weather data is a copy of past data.

    KNN-WG displays the output data for all the variables you have chosen, revealing its daily predictions. It also generates an output plot for a more representative data visualization. The application calculates efficiency criteria and can compare the results of K-NN to those of other models.