Ciao a tutti,
innanzitutto non so se questo è il posto giusto per postare quetsa discussione.
Chiedo ai moderatori eventualmente di spostarlo nel caso ce ne fosse bisogno.

Scrivo questo post per chiedere se c'è qualcun altro che ha o sta sviluppando qualcosa di simile.
Sarebbe utile per me scambiare idee e opinioni al riguardo.

Dunques, sto sviluppando un programma che può essere utilizzato per fare previsioni meteo a breve termine.

Il programma è un'applicazione che prevede le condizioni meteo per diverse ore nel futuro (in particolare +3 ore, +6 ore, +9 ore e +12 ore). Utilizza un modello di apprendimento automatico per analizzare i dati meteo storici e fare previsioni basate sugli input forniti dall'utente.
Vengono inseriti sia i dati a terra, raccolti dalla mia stazione meteorologica, sia i dati in quota provenienti dal modello DWD ICON.

Avendo accesso a una quantità praticamente infinita di dati disponibili su Internet, sono indeciso, ad esempio, quali altri dati significativi utilizzare e dare in pasto al programma.

Quelli che sto utilizzando sono descritti di seguito.

L'utente (io) inserisce dati quali:
• Pressione barometrica
• Andamento della pressione nelle ultime 12 ore
• Direzione e intensità del vento nelle ultime 3 ore
• Andamento della temperatura e dell'umidità nelle ultime 6 ore
• Condizioni meteo attuali

• Temperatura 850 hpa,700 hpa,500 hpa
• Umidità 850 hpa,700 hpa,500 hpa
• Direzione del vento 850 hpa,700 hpa,500,300 hpa
• Velocità del vento 300 hpa

Il programma restituisce:
• Le previsioni meteo per +3h, +6h, +9h e +12h.
• Una percentuale di efficienza per ogni previsione, che indica quanto è affidabile il modello nella sua previsione.

Il programma è scritto in Python. Utilizza diverse librerie Python per l'esecuzione:
1. tkinter:
o Una libreria per la creazione di interfacce utente grafiche (GUI) in Python.
o Utilizzata per creare la finestra dell'applicazione, i campi di input e i pulsanti.
2. pandas:
o Una libreria per la manipolazione e l'analisi dei dati.
o Utilizzata per caricare dati meteorologici da un file Excel e prepararli per l'analisi.
3. scikit-learn:
o Una libreria per l'apprendimento automatico.
o Contiene strumenti per l'addestramento di modelli, la creazione di previsioni e la valutazione dell'accuratezza.
o Nel programma, viene utilizzato per:
 Addestrare un modello di albero decisionale (DecisionTreeClassifier).
 Ottimizzare i parametri del modello con GridSearchCV.
 Fare previsioni e calcolare le probabilità associate.
4. LabelEncoder:
o Uno strumento scikit-learn per codificare variabili categoriali (ad esempio "Sereno", "Pioggia", Neve, Tempesta di neve) in numeri.
o Utilizzato per trasformare le condizioni meteo in formato testo in numeri, in modo che il modello possa elaborarle.
5. train_test_split:
o Una funzione scikit-learn per dividere i dati in due set:
 Training set: utilizzato per addestrare il modello.
 Test set: utilizzato per valutare l'accuratezza del modello.
6. precision_score:
o Una metrica scikit-learn per calcolare l'accuratezza delle previsioni del modello.

Il programma carica dati meteo storici da un file Excel.
o A Il programma utilizza un albero decisionale (DecisionTreeClassifier) ​​per addestrare quattro modelli separati, uno per ogni orizzonte temporale (+3h, +6h, +9h, +12h).
o I parametri del modello sono ottimizzati utilizzando GridSearchCV, che cerca la migliore combinazione di parametri per massimizzare la precisione.
o L'utente inserisce i dati meteo attuali tramite una finestra grafica.
o I dati vengono passati al modello, che restituisce previsioni per +3h, +6h, +9h e +12h.
o Il programma utilizza predict_proba per calcolare la probabilità associata a ciascuna previsione.
o Le previsioni e le percentuali di efficienza vengono visualizzate nell'interfaccia grafica.

I dati che ho a disposizione sono ancora molto pochi (è necessario un archivio considerevole...) e attualmente le previsioni hanno ancora una percentuale di inaffidabilità.

Qualcuno ha fatto qualcosa di simile? Mi piacerebbe scambiare idee e opinioni.

Saluti
meteoPaolo