Air temperature is an essential factor that directly impacts the weather. Temperature can be counted as an important sign of climatic change, that profoundly impacts our health, development, and urban planning. Therefore, it is vital to design a framework that can accurately predict the temperature values for considerable lead times. In this paper, we propose a technique based on exponential smoothing method to accurately predict temperature using historical values. Our proposed method shows good performance in capturing the seasonal variability of temperature. We report a root mean square error of $4.62$ K for a lead time of $3$ days, using daily averages of air temperature data. Our case study is based on weather stations located in the city of Alpena, Michigan, United States.


翻译:气温是直接影响天气的一个基本要素。温度可以算作气候变化的一个重要迹象,它深刻地影响我们的健康、发展和城市规划。因此,设计一个能够准确预测相当长的准备时间的温度值的框架至关重要。在本文中,我们建议采用指数平滑法技术,用历史价值来准确预测温度。我们建议的方法显示在捕捉季节性温度变异方面表现良好。我们报告,使用每天平均气温数据,在3美元的准备时间里,根平均值差为46.2KK美元。我们的案例研究以位于美国密歇根州阿尔卑纳市的气象站为基础。

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