探讨了基于Python时间序列分析的降雨量预测技术，并展示了相关源码与数据库的实现方法。通过对历史降雨量数据的时间序列分析，利用Python中的数据处理和机器学习库，构建了降雨量预测模型。详细描述了数据获取、预处理、模型选择、训练与评估等全过程，并给出完整的Python实现代码，便于研究人员和开发者
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Python语言中可使用时间序列预测的方法包括平稳性检验、自相关和偏自相关分析、建模与预测。
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时间序列分析是一种用于分析随时间变化的数据的方法，理解数据模式、提取有用信息并进行预测。 时间序列预测则关注于利用历史数据对未来趋势进行预测， 在金融、气象、交通等领域具有广泛应用。
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数据库对象——索引t索引是与表关联的可选结构。可以明确地创建索引，以加快对表执行SQL语句的速度，示例： CREATE INDEX oditem ON orderDetail(itemcode)
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数据库设计实例七工程项目管理有实体：工程项目（项目合同号、项目名称、使用工时、报交日期、付款规定、工程总额）项目经理（工号、姓名、性别、出生年月、电话）用户（用户编号、用户单位、地址、电话、联系人）项目文档（文档编号、文档形式、归档时间、内容概述）项目材料（材料编号、材料名、材料报价、数量）
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